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2: 蚁群算法工具箱 / chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rar
3: 蚁群算法工具箱 / chapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rar
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以蚁群算法为代表的群体智能已成为当今分布式人工智能研究的一个热点,许多源于蜂群和蚁群模型设计的算法已越来越多地被用于企业的运转模式的研究。美国五角大楼正在资助关于群体智能系统的研究工作--群体战略(swarm strategy),它的一个实战用途是通过运用成群的空中无人驾驶飞行器和地面车辆来转移敌人的注意力,让自己的军队在敌人后方不被察觉地安全行进。
自1991年由意大利学者 m. dorigo,v. maniezzo 和 a. colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于种群的模拟进化算法——蚁群优化。该算法的出现引起了学者们的极大关注,蚁群算法的特点:
① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过【最优路径上蚂蚁数量的增加→信息素强度增加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大增加】达到最终收敛于最优路径上l
② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求解问题l但人工蚂蚁决不是对实际蚂蚁的一种简单模拟, 它融进了人类的智能l人工蚂蚁有一定的记忆; 人工蚂蚁不完全是瞎的; 人工蚂蚁生活的时空是离散的l
③ 它是一种分布式的优化方法, 不仅适合目前的串行计算机, 而且适合未来的并行计算机l
④ 它是一种全局优化的方法, 不仅可用于求解单目标优化问题, 而且可用于求解多目标优化问题l
⑤ 它是一种启发式算法, 计算复杂性为o (nc*n2*m) , 其中nc 是迭代次数, m 是蚂蚁数目, n 是目的节点数目l
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