python实现蚁群算法 / 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( ...

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 ...

一.背景 1.项目描述你拥有一个超市(Supermarket Mall).通过会员卡,你用有一些关于你的客户的基本数据,如客户ID,年龄,性别,年收入和消费分数. 消费分数是根据客户行为和购买数据等 ...

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 ...