改進蟻群演算法

① 蟻群演算法與遺傳演算法的區別

都屬於智能優化演算法
但是蟻群演算法具有一定的記憶性，遺傳演算法沒有
蟻群演算法有幾種原則，比如覓食原則，避障原則等，遺傳演算法沒有
蟻群演算法屬於群智能優化演算法，具有並行性，每個粒子都可以主動尋優，遺傳演算法不行
蟻群演算法基於信息素在環境中的指示，遺傳演算法是基於優勝劣汰的生物進化思想
遺傳演算法有選擇，交叉，變異三種運算元，每種運算元又有各自的不同方法，通過對運算元方法的修改和搭配，可以得到不同的改進遺傳演算法
蟻群演算法則多和其他智能演算法相結合，得到改進的蟻群演算法

② 蟻群演算法，退火演算法這些東西究竟屬於什麼，這些東西要從哪裡才能系統學習

第1章緒論
1.1螞蟻的基本習性
1.1.1螞蟻的信息系統
1.1.2蟻群社會的遺傳與進化
1.2蟻群覓食行為與覓食策略
1.2.1螞蟻的覓食行為
1.2.2螞蟻的覓食策略
1.3人工蟻群演算法的基本思想
1.3.1人工蟻與真實螞蟻的異同
1.3.2人工蟻群演算法的實現過程
1.4蟻群優化演算法的意義及應用
1.4.1蟻群優化演算法的意義
l.4.2蟻群演算法的應用
1.5蟻群演算法的展望
第2章螞蟻系統——蟻群演算法的原型
2.1螞蟻系統模型的建立
2.2蟻量系統和蟻密系統的模型
2.3蟻周系統模型
第3章改進的蟻群優化演算法
3.1帶精英策略的螞蟻系統
3.2基於優化排序的螞蟻系統
3.3蟻群系統
3.3.1蟻群系統狀態轉移規則
3.3.2蟻群系統全局更新規則
3.3.3蟻群系統局部更新規則
3.3.4候選集合策略
3.4最大一最小螞蟻系統
3.4.1信息素軌跡更新
3.4.2信息素軌跡的限制
3.4.3信息素軌跡的初始化
3.4.4信息素軌跡的平滑化
3.5最優一最差螞蟻系統
3.5.1最優一最差螞蟻系統的基本思想
3.5.2最優一最差螞蟻系統的工作過程
第4章蟻群優化演算法的模擬研究
4.1螞蟻系統三類模型的模擬研究
4.1.1三類模型性能的比較
4.2.2基於統計的參數優化
4.2基於蟻群系統模型的模擬研究
4.2.1局部優化演算法的有效性
4.2.2蟻群系統與其他啟發演算法的比較
4.3最大一最小螞蟻系統的模擬研究
4.3.1信息素軌跡初始化研究
4.3.2信息素軌跡量下限的作用
4.3.3蟻群演算法的對比
4.4最優一最差螞蟻系統的模擬研究
4.4.1參數ε的設置
4.4.2幾種改進的蟻群演算法比較
第5章蟻群演算法與遺傳、模擬退火演算法的對比
5.1遺傳演算法
5.1.1遺傳演算法與自然選擇
5.1.2遺傳演算法的基本步驟
5.1.3旅行商問題的遺傳演算法實現
5.2模擬退火演算法
5.2.1物理退火過程和Metroplis准則
5.2.2模擬退火法的基本原理
5.3蟻群演算法與遺傳演算法、模擬退火演算法的比較
5.3.1三種演算法的優化質量比較
5.3.2三種演算法收斂速度比較
5.3.3三種演算法的特點與比較分析
第6章蟻群演算法與遺傳、免疫演算法的融合
6.1遺傳演算法與螞蟻演算法融合的GAAA演算法
6.1.1遺傳演算法與螞蟻演算法融合的基本思想
……
第7章自適應蟻群演算法
第8章並行蟻群演算法
第9章蟻群演算法的收斂性與蟻群行為模型
第10章蟻群演算法在優化問題中的應用
附錄
參考文獻

③ 想要對蟻群演算法中的信息素更新規則進行改進,可是不知道如何著手,求大神給個思路吧

先查一查有沒有相關的包.如果是要用aproprio演算法,建議把演算法看懂,自己試一試.應該不難.

④ 基於改進蟻群演算法的車輛路徑問題研究

車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem，簡稱VRP）來源於交通運輸，由Dantzig[1]於1959年提出，它是組合優化問題中一個典型的NP-hard問題，用於研究亞特蘭大煉油廠向各加油站投送汽油的運輸路徑優化問題，並迅速成為運籌學和組合優化領域的前沿和研究熱點，吸引眾多學者對其進行研究。通常用圖G=(V,E)用來描述該問題[2]，在圖G=(V，E)中，V={0,1,2,…,n}，E={(i，j)，i≠j，i，j∈V}，節點1表示倉庫（depot），其它節點為客戶。每個客戶的需求為qi，邊(i，j)對應的距離或運輸時間或成本為Cij，所有車輛運輸能力為Q，車輛從倉庫出發，完成運輸任務後回到倉庫，每個顧客只能接受一次服務，問題的目標函數通常是車輛數和運輸成本最小化。由於該問題的復雜性，尋找到一種高效、精確的演算法的可能性微乎其微，人們開始嘗試利用仿生智能演算法求解。 蟻群演算法是一種新的群體智能啟發式優化方法，適合求解車輛路徑等組合優化問題。最初由義大利學者Dorigo[3][4]等人提出用於解決旅行商問題，隨著研究的不斷深入，已經陸續滲透到電子、通訊、車間調度等工程領域。John E. Bell[5]將螞蟻系統優化的亞啟發式方法應用到VRP問題的求解。Silvia[6]探討了在車輛容量限制條件下的VRP問題，在亞啟發式演算法基礎上提出了CVRP 的蟻群演算法，並取得較好的效果。劉志勛[7]等在分析VRP和TSP區別基礎上，構造了求解VRP的自適應蟻群演算法，提出了近似解可行化的解決策略。蟻群演算法由於基本蟻群演算法收斂速度慢且易陷於局部最優，很難在較短時間內對大規模VRP求得滿意最優解，且該演算法極易出現停滯現象，因此有必要對 演算法進行改進。

⑤ 基於改進蟻群演算法的機器人路徑規劃研究，課題的程序，求助各路大神！畢業設計實在做不出來！

改進蟻群演算法的機器人路徑規劃
這個方面的設計研究，是可以定好方向的。

⑥ 如何提高蟻群路由演算法收斂速度

螞蟻演算法是一種新型隨機優化演算法,能有效解決Ad Hoc網路多約束的QoS路由問題,但存在收斂速度慢和易陷入局部最優等缺點.針對於此,在借鑒精英策略的基礎上提出了一種基於雙向收斂蟻群演算法,並將該演算法應用於Ad Hoc網路的QoS路由問題中.模擬結果表明,演算法可明顯提高數據包的投遞率,降低端到端的傳輸時延.
可以
針對蟻群演算法(ACA)尋優性質優良,但搜索時間長、收斂速度慢、易限於局部最優解,從而使其進一步推廣應用受到局限的問題,對演算法的全局收斂性進行了深入的理論研究,並從改善全局收斂性的角度對演算法作了一系列改進,最後對Bayes29這一典型的TSP問題進行了模擬實驗。實驗結果證明,改進後的蟻群演算法具有很好的全局收斂性能。這為蟻群演算法的進一步理論研究打下了很好的基礎,對其在各優化領域中的推廣應用具有重要意義。

⑦ TSP中用蟻群演算法和遺傳演算法有區別么

TSP,只是一個普通但很經典的NP-C問題。具有大的難以想像的解空間。一般的branch-and-bound演算法是很難搞定的。於是,人們嘗試智能演算法,包括遺傳演算法,蟻群演算法,粒子群演算法等。遺傳演算法和蟻群演算法都是基於種群的。但是這兩個演算法有著本質區別。遺傳演算法的進化機制是基於個體競爭,而蟻群演算法的搜索機制則是螞蟻之間的信息素傳導機制下的群體合作。因此,蟻群演算法,粒子群演算法,人工魚群演算法等,被歸納為群智能演算法,成為了一個有別於遺傳演算法的另一個進化計算領域的分支。由於搜索機制的不同,這兩種演算法對於不同的問題,具有不同的效率。就拿標准遺傳演算法和標准蟻群演算法來說,應該是蟻群演算法更適合求解TSP。然而,無論是遺傳演算法還是蟻群演算法,都有大量的變種演算法或者稱為改進演算法,所以很難簡單的說誰更適合TSP。
記得採納啊