| 查看: 2076 | 回复: 10 | |||
| 【奖励】 本帖被评价6次，作者虫侠增加金币 4.5 个 | |||
| 当前主题已经存档。 | |||
| 当前只显示满足指定条件的回帖，点击这里查看本话题的所有回帖 | |||
[资源]
蚁群算法（附ＶＢ程序）
|
|||
|
蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素（Pheromone）的挥发性化学物质来进行通信和协调的。化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一，在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。通过对蚂蚁觅食行为的研究，他们发现，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。 这样，M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。其主要特点就是：通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。同时，该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。 多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发，该算法现己被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通等领域。 蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意，是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。其中，寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免，同时，具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力，已经在最初的算法模型基础上得到了很大的改进和拓展。 [ Last edited by kuhailangyu on 2008-12-18 at 09:15 ] |
回复此楼» 收录本帖的淘帖专辑推荐
 source |
» 猜你喜欢
366求调剂
已经有9人回复
-
材料工程085601，270求调剂
已经有37人回复
-
279学硕食品专业求调剂院校
已经有18人回复
-
290调剂生物0860
已经有31人回复
-
一志愿085802 323分求调剂
已经有13人回复
-
277求调剂
已经有23人回复
-
322求调剂，08工科
已经有4人回复
-
材料工程281还有调剂机会吗
已经有30人回复
-
化学070300 求调剂
已经有16人回复
-
化工学硕294分，求导师收留
已经有12人回复
4楼2008-02-15 10:40:55
3楼2008-02-14 16:12:41
5楼2008-05-02 10:31:35
6楼2008-09-16 15:23:43
