蚁群算法的迭代的理解 蚁群算法的迭代的理解和应用

用蚁群算法求函数f(x,y)=+-((x2++y-+1)+(x+y3-+-7)2)+/200+10？

蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为模式来求解优化问题的算法。对于这个函数f(x,y)=±((x2+y±1)+(x+y3±7)2)/200+10，我们可以利用蚁群算法来求其小值，具体步骤如下：

蚁群算法的迭代的理解 蚁群算法的迭代的理解和应用

初始化一组蚂蚁，并随机生成一个二元组 (x,y) 作为起始点。

设置蚁群算法的一些参数，如迭代次数，和小信息素浓度，信息素挥发因子等。

对于每只蚂蚁，计算其在当前位置 (x,y) 下能够走到的所有可能的邻居点，并根据一定的策略（如选择法）选择下一个要到达的点。

更新每只蚂蚁所经过的路径信息素浓度，使其与走过的路径长度成反比关系。

更新全局解，记录当前所有蚂蚁中走过路径 f(x,y) 小的那一个。

更新信息素浓度，增加路径 f(x,y) 对信息素浓度的影响，同时根据一定的规则挥发部分信息素。

判断是否满足停止条件（如迭代次数或全局解的精度已经达到预设值），如果未满足，则回到第3步，否则输出全局解。

需要注意的是，由于本函数存在两个算符可以取正或者取负，不同的取值会导致函数的小值位置出现变化。因此需要对全局解进行记录，对于每个算符取值进行多次蚂蚁搜索，终得到两种情况下的小值，并进行比较。

蚁群算法的问题

蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。

请教，采用蚁群算法求解TSP问题的oliver30路径

给你产考产考//蚁群算法关于简单的TSP问题求解//#include#include#include#include#include#defineM13//蚂蚁的数量#defineN144//城市的数量#defineR1000//迭代次数#defineIN1//初始化的信息素的量#defineMAX0x7fffffff//定义值structcoordinate{charcity[15];//城市名intx;//城市相对横坐标inty;//城市相对纵坐标}coords[N];doublegraph[N][N];//储存城市之间的距离的邻接矩阵,自己到自己记作MAXdoublephe[N][N];//每条路径上的信息素的量doubleadd[N][N];//代表相应路径上的信息素的增量doubleyita[N][N];//启发函数,yita[i][j]=1/graph[i][j]intvis[M][N];//标记已经走过的城市intmap[M][N];//map[K][N]记录第K只蚂蚁走的路线doublesolution[M];//记录某次循环中每只蚂蚁走的路线的距离intbestway[N];//记录近的那条路线doublebestsolution=MAX;intNcMax;//代表迭代次数,理论上迭代次数越多所求的解更接近解,有说服力doublealpha,betra,rou,Q;voidInitialize();//信息初始化voidInputcoords(FILEfp);//将文件中的坐标信息读入voidGreateGraph();//根据坐标信息建图doubleDistance(intp);//计算蚂蚁所走的路线的总长度voidResult();//将结果保存到out.txt中voidInitialize(){alpha=2;betra=2;rou=0.7;Q=5000;NcMax=R;return;}voidInputcoords(FILEfp){inti;intnumber;if(fp==NULL){printf("Sorry,thefileisnotexist\n");exit(1);}else{for(i=0;idrand)break;}vis[k][j]=1;//将走过的城市标记起来map[k][s]=j;//记录城市的顺序}s++;}memset(add,0,sizeof(add));for(k=0;k20)//设立一个上界,防止启发因子的作用被淹没phe[i][j]=20;}}memset(vis,0,sizeof(vis));memset(map,-1,sizeof(map));}Result();printf("Resultissedinout.txt\n");return0;}

蚁群算法中的迭代是怎么回事

本程序离完美的ACO还很远，仅供参考。本蚁群算法为AS算法。 用法： 1.new一个对象 ACOforTSP tsp = new ACPforTSP(tsp数据文件名,迭代次数，蚂蚁数量，

遗传算法，蚁群算法和粒子群算法都是什么算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索解的方法。

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。

粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的值来寻找全局。