檢視完整原理
1aco原理
蟻群演算法最早是由marco dorigo等人在2023年提出，他們在研究新型演算法的過程中，發現蟻群在尋找食物時，通過分泌一種稱為資訊素的生物激素交流覓食資訊從而能快速的找到目標，據此提出了基於資訊正反饋原理的蟻群演算法。
蟻群演算法的基本思想**於自然界螞蟻覓食的最短路徑原理，根據昆蟲科學家的觀察，發現自然界的螞蟻雖然視覺不發達，但它們可以在沒有任何提示的情況下找到從食物源到巢穴的最短路徑，並在周圍環境發生變化後，自適應地搜尋新的最佳路徑。
螞蟻在尋找食物源的時候，能在其走過的路徑上釋放一種叫資訊素的激素，使一定範圍內的其他螞蟻能夠察覺到。當一些路徑上通過的螞蟻越來越多時，資訊素也就越來越多，螞蟻們選擇這條路徑的概率也就越高，結果導致這條路徑上的資訊素又增多，螞蟻走這條路的概率又增加，生生不息。這種選擇過程被稱為螞蟻的自催化行為。對於單個螞蟻來說，它並沒有要尋找最短路徑，只是根據概率選擇；對於整個蟻群系統來說，它們卻達到了尋找到最優路徑的客觀上的效果。這就是群體智慧型。
2aco規則
1、範圍：
螞蟻觀察到的範圍是乙個方格世界，螞蟻有乙個引數為速度半徑（一般是3），那麼它能觀察到的範圍就是3*3個方格世界，並且能移動的距離也在這個範圍之內。
2、環境：
螞蟻所在的環境是乙個虛擬的世界，其中有障礙物，有別的螞蟻，還有資訊素，資訊素有兩種，一種是找到食物的螞蟻灑下的食物資訊素，一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的資訊素。每個螞蟻都僅僅能感知它範圍內的環境資訊。環境以一定的速率讓資訊素消失。
3、覓食規則：
在每只螞蟻能感知的範圍內尋找是否有食物，如果有就直接過去。否則看是否有資訊素，並且比較在能感知的範圍內哪一點的資訊素最多，這樣，它就朝資訊素多的地方走，並且每只螞蟻多會以小概率犯錯誤，從而並不是往資訊素最多的點移動。螞蟻找窩的規則和上面一樣，只不過它對窩的資訊素做出反應，而對食物資訊素沒反應。
ACO蟻群演算法
aco蟻群演算法 總結一下 在蟻群演算法中有兩個比較重要的引數資訊素濃度a，距離d，主要依靠這兩個特徵引數來推算出蟻群去往地點的概率。在比較早的時候成功解決了tsp旅行商的問題 在後面的例子中也會以這個例子 要用演算法去模擬螞蟻的這種行為，關鍵在於資訊素的在演算法中的設計，以及路徑中資訊素濃度越大的...
蟻群演算法（ACO）
參考 今天導師開會，同門作報告，題目大概是 的多步 中間提到一句 使用蟻群演算法優化神經網路的初始權值和閾值 遂查資料了解該演算法的實質與用法，或許寫 會用上吧。蟻群演算法 ant colony optimization,aco 又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由mar...
蟻群演算法原理及應用
一 開學第五周，這幾天在學習蟻群演算法的原理和應用，以及編碼實現ant colony algorithm解決tsp問題。除錯成功後，我會把具體的 和說明文件上傳 coding by c 當然也參考了很多人的既有成果，希望和對仿生演算法 遺傳，蟻群，模擬退火等 感興趣的同行一道探索該領域。二 給大家推...