蚁群算法matlab工具箱

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matlab蚁群算法工具箱应用范围

以蚁群算法为代表的🏓群体智【qún tǐ zhì】🅱能已成【néng yǐ chéng】为当今分布式【fèn bù shì】人工智能研究【yán jiū】💈的一个〽热点,许多源于蜂群和蚁群模型设【mó xíng shè】计的算🍼法已越来越多【lái yuè duō】地被用😓于企业【yú qǐ yè】的运转模式的【mó shì de】研究【yán jiū】📕。美国五角大楼【jiǎo dà lóu】正在资助关于【zhù guān yú】群体智【qún tǐ zhì】🅱能系统【néng xì tǒng】➿的研究【yán jiū】📕工作🐁--群体战略👹(SWARM STRATEGY),它的一【tā de yī】👋个实战🥚用途是通过运用成群的空中🏂无人驾驶飞行器和地【qì hé dì】面车辆【miàn chē liàng】🤒来转移敌人的【dí rén de】注意力🏞,让自己🃏的军队在敌人后方不【hòu fāng bú】被察觉地安全行进。

matlab蚁群算法工具箱算法流程图

蚁群算法matlab工具箱算法原理

自1991年由意🍳大利学♎者 M. Dorigo，V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模🈯拟蚁群【nǐ yǐ qún】觅食行【mì shí háng】为提出【wéi tí chū】了一种🌲基于种群的模💙拟进化【huà】算法💌——蚁群优化【huà】。该算法💌的出现🈹引起了【yǐn qǐ le】学者们的极大【de jí dà】关注【guān zhù】，蚁群算【yǐ qún suàn】法💌的特点：

① 其原理【qí yuán lǐ】🎓是一种正反馈机制或【jī zhì huò】称增强【chēng zēng qiáng】🙊型学习系统; 它通过【最优路🦋径上蚂【jìng shàng mǎ】🕴蚁数量【yǐ shù liàng】的增加👼→信息素【xìn xī sù】强度增🍵加👼→后来蚂蚁选择概率增🌩大😣→最优路🦋径上蚂【jìng shàng mǎ】🕴蚁数量【yǐ shù liàng】更大【gèng dà】😣增加👼】达到最终收敛于最优【yú zuì yōu】🔋路径上L

② 它是一【tā shì yī】种通用型随机优化方法, 它吸收【tā xī shōu】了蚂【mǎ】蚁的👊行为特(内在搜索机制【suǒ jī zhì】) , 它是使🔕用人工蚂【rén gōng mǎ】🤫蚁仿真【yǐ fǎng zhēn】🈸(也称蚂【mǎ】🔜蚁系统) 来求解💖问题【wèn tí】L但人工🔸蚂蚁决【mǎ yǐ jué】🎛不是对🌖实际蚂【mǎ】蚁的一🎐种简单【zhǒng jiǎn dān】🧝模拟【mó nǐ】🍆, 它融进【tā róng jìn】了人类的👊智能L人工蚂【rén gōng mǎ】🤫蚁有一定的👊记忆; 人工蚂【rén gōng mǎ】🤫蚁不完【yǐ bú wán】全是瞎【quán shì xiā】的👊; 人工蚂【rén gōng mǎ】🤫蚁生活的👊时空是离散🛬的👊L

③ 它是一种分布【zhǒng fèn bù】🌩式的优【shì de yōu】化方法🍊, 不仅适合目前⛪的串行💵计算机【jì suàn jī】, 而且适合未来的并行【de bìng háng】计算机【jì suàn jī】L

④ 它是一【tā shì yī】🛐种全局【zhǒng quán jú】优化的方法🚼, 不仅可用于求【yòng yú qiú】解单目【jiě dān mù】😐标优化【biāo yōu huà】🍋问题, 而且可用于求【yòng yú qiú】解多目🛫标优化【biāo yōu huà】🍋问题L

⑤ 它是一🔧种启发式算法🆒, 计算复【jì suàn fù】🤑杂性为o (Nc*n2*m) , 其中Nc 是迭代【shì dié dài】次数【cì shù】, m 是蚂蚁数目, n 是目的【shì mù de】🏁节点数目L