蚁群算法经纬度python实现 / 张生荣

Python编程实现蚁群算法详解

简介蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感 ...

目录 1.引言 2蚁群算法理论 3算法理论图解 4人工蚁群优化过程 5 基本蚁群算法及其流程 5.1 蚁群算法公式 5.2蚁群算法程序概括 5.3流程图 6案例实现 6.1案例1 6.2Python ...

目录蚁群算法简介 TSP问题描述蚁群算法原理代码实现总结蚁群算法简介蚁群算法(Ant Clony Optimization, ACO)是一种群智能算法,它是由一群无智能或有轻微智能的个体( ...

目录 1知识点 1.1 蚁群算法步骤 1.2 蚁群算法程序 2蚂蚁算法求解最短路径问题——Python实现 2.1源码实现 2.2 ACA_TSP实现 3 蚂蚁算法求解最短路径问题——Matlab实现 ...

K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相 ...

粒子群算法粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS).CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体.比如研究鸟群系统,每个鸟在这个系统中就称为主体 ...

粒子群算法是一种基于鸟类觅食开发出来的优化算法,它是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的品质. PSO算法的搜索性能取决于其全局探索和局部细化的平衡,这在很大程度上依赖于算法的控制参 ...

目录 1.引言 2.算法的具体描述: 2.1原理 2.2标准粒子群算法流程 3.代码案例 3.1问题 3.2绘图 3.3计算适应度 3.4更新速度 3.5更新粒子位置 3.6主要算法过程结果总结 ...

目录算法简介 Python实现鸡和鸡群鸡群更新优化迭代测试算法简介鸡群算法,缩写为CSO(Chicken Swarm Optimization),尽管具备所谓仿生学的背景,但实质上是粒子群 ...

目录 1 概述 1.1 无监督学习 1.2 聚类 1.3 K-Mean均值算法 2 K-Mean均值算法 2.1 引入 2.2 针对大样本集的改进算法:Mini Batch K-Means 2.3 图 ...

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题缺点:对输入数据的准备方式敏感 ...

random是用于生成随机数的,我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串. •random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed. 一般不必特别去设定seed,Python会自动选择seed. ...

k-近邻算法概述: 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一 ...

本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种 ...

在看子串匹配问题的时候,书上的关于KMP的算法的介绍总是理解不了.看了一遍代码总是很快的忘掉,后来决定好好分解一下KMP算法,算是给自己加深印象. 在将KMP字串匹配问题的时候,我们先来回顾一下字串匹 ...

本文实例为大家分享了python3单目标粒子群算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下关于PSO的基本知识......就说一下算法流程 1) 初始化粒子群: 随机设置各粒子的位置和速度,默认粒子的初 ...

k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析一.初始化聚类中心 ...

算法思路 Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法是解决字符串匹配问题的经典算法,下面通过一个例子来演示一下: 给定字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE" ...