蚁群算法

茹弘泉3412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 -
邰软狡18226187561 ______[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...

茹弘泉3412蚁群算法JAVA版 -
邰软狡18226187561 ______ 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 ...

茹弘泉3412蚁群聚类算法是哪一种类型的聚类算法 -
邰软狡18226187561 ______ 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.

茹弘泉3412蚁群算法如何解决货郎担问题? -
邰软狡18226187561 ______ 蚁群算法是一种仿生学的算法,具体方法可以概述为首先将蚂蚁个体按照一定的方法安排在各个节点,然后按照一定的概率选择下一个相邻的城市,并修改禁忌表使之不再选择已到过的城市,当所有蚂蚁遍历过所有节点之后,修改各节点之间的信息素使之来影响下次遍历时蚂蚁的选择概率,最终通过多次遍历来寻求最优解.

茹弘泉34124、以下关于算法的说法正确的是 - - 上学吧找答案 - 上学吧普法考试
邰软狡18226187561 ______[答案] 蚁群算法和蜂群算法属于进化算法没有问题,都是源于对生物种群的进化机制的模拟 差分进化算法也是基于种群进化的智能算法,这个不清楚属于进化算法是否合适 量子进化算法没接触过,不过如果是模拟量子运动,更类似模拟退火算法,不应该...

茹弘泉3412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... -
邰软狡18226187561 ______[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

茹弘泉3412蚁群算法与神经网络哪个更有用 -
邰软狡18226187561 ______ 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.