蚁群算法原理及实例

秦浩睿1901人工智能复杂的原理? -
牧劳鸣17634045864 ______ 蚁群算法简介 2006-11-2 12:17:00 程序开始运行,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物;他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝. 其中,'F'点表示食物,'H'表示窝,白色块表示障碍物,'+'就是蚂蚁了. 预期的结果: ...

秦浩睿1901蚁群算法优化BP神经网络 遇到的问题.看了不少文献,发现蚁群算法优化神经网络是利用蚁群算法在解空间寻找出一组最优的权值和阈值,然后将这一组解带... -
牧劳鸣17634045864 ______[答案] 蚁群算法的实质是遗传算法,为了避免陷入局部最优解,我使用的办法是基因多样化算法,初始化基因组时,多取几组随机值,然后对这n组数据同时进化优化,并行计算.这样可以大大减低陷入局部最优解的风险

秦浩睿1901蚁群算法信息素量与解的质量成正比什么意思 -
牧劳鸣17634045864 ______ 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食行为的一种群体只能算法.蚂蚁在找寻食物的过程中会在觅食的路径上留下信息素,蚁群根据信息素的堆积浓度可以很快找出食物与蚁穴之间的最短路径.你可以看一下M.Dorigo的两篇经典论文“AntColonyOptimizaiton”和“AntAlgorithmfordiscreteoptimization”.之所以推荐这两文献的原因是:M.Dorigo是蚁群算法的创建者,他的文章很具有权威性.

秦浩睿1901蚁群算法、遗传算法、蜂群算法、粒子群算法和差分进化算法,这五种群智能对比分析 -
牧劳鸣17634045864 ______[答案] 粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解. PSO和GA的相同点: (1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而...

秦浩睿1901什么是启发式搜索?并以八数码难题为例,说明其原理
牧劳鸣17634045864 ______ 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有...

秦浩睿1901蚁群算法与神经网络哪个更有用 -
牧劳鸣17634045864 ______ 蚁群算法本质上是遗传算法,神经网络本质上是非线性控制,两者各有用途,要看应用场景.

秦浩睿1901蚁群算法JAVA版 -
牧劳鸣17634045864 ______ 说明:信息素权重,路径权重和信息素蒸发率对最后的结果影响很大,需要微调.目前发现2 / 5 / 0.5 能达到稍微让人满意的效果.本程序离完美的ACO还差很远,仅供参考.本蚁群算法为AS算法.用法:1.new一个对象 ACOforTSP tsp = new ...

秦浩睿1901遗传算法和蚁群算法的区别 -
牧劳鸣17634045864 ______ 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是由Holland J.H.于20世纪70年代提出的一种优化方法,其最优解的搜索过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想. 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO),是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法. 两种算法从概念上都属于随机优化算法,遗传算法是进化算法,主要通过选择、变异和交叉算子,其中每个基因是由二进制串组成;蚁群算法是基于图论的算法,通过信息素选择交换信息.

秦浩睿1901蚁群聚类算法是哪一种类型的聚类算法 -
牧劳鸣17634045864 ______ 蚁群聚类算法是数据挖掘聚类算法.蚁群算法在数据挖掘聚类中的应用所采用的生物原型为蚁群的蚁穴清理行为和蚁群觅食行为.在蚁群蚁穴清理行为中,蚁群会将蚁穴中分布分散的蚂蚁尸体堆积成相对集中的几个大堆.在聚类分析中,将这些分散分布的蚂蚁尸体视为待分析的数据集合,而最终堆积而成的大堆则对应于最终的聚类结果.在蚁群的觅食行为中,蚂蚁依据一定的概率选择觅食路径,使得蚂蚁所寻找的路径呈现多样化状态.在基于蚁群觅食行为的聚类分析中,将数据视为具有不同属性的蚂蚁,而将聚类结果视为食物源,所不同的是,此时认为存在多个食物源.这样各个蚂蚁通过一定的概率实现移动,并聚集在不同的食物源而实现聚类.

秦浩睿1901蚁群算法中影响算法性能的因素有哪些,?蚁群算法中影响算法性能的因
牧劳鸣17634045864 ______ 【摘要】:蚁群算法是一种新型的仿生智能算法,但由于算法中参数众多,各种参数值的设置对蚁群算法的性能影响很大.因此,蚁群算法中各参数的合理设置是十分关键...