蚁群在嘉定校区的路线研究应用.pptx

蚁群在嘉定校区的路线研究应用;目录;;1 引例;1;;;;2 蚁群算法介绍; 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。是一种用来寻找优化路径的概率型算法。 目前蚁群算法已经被广泛的应用于求解旅行商问题(travelingsalesman problem，TSP ) 、定量构效方法(QSAR) 、网络路径最优问题、聚类、分类等领域。; 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。 ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在有哪些信誉好的足球投注网站机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求解问题，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 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 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;1;;;4.1 提出问题;4.2 分析问题;算法思想;;4 具体程序;4 具体程序;4 具体程序;4 具体程序;4 具体程序;4 具体程序;程序运行第一次结果：最短路径长路1934.7个单位长度。 ;程序运行第二次结果：最短路径长路1923.9个单位长度 ;程序运行第三次结果：最短路径长路1936.4个单位长度 ;;5.1 蚁群算法的优缺点;5.1 蚁群算法的优缺点; 5.2 蚁群算法的应用;