遺傳演算法+蟻群演算法+模擬退火+BP
遺傳演算法：上碩士是玩的一個走迷宮的小遊戲挺有意思，用空總結下，把原始碼發出來，不知道還不能找到。
模擬退火：上碩士時玩的一個影象分割的程式，有空總結下，把原始碼發出來，不知道還不能找到。
BP：好像也有程式碼，不記得了，到時候再說吧。
粒子群演算法：閒時，或是用到時總結出來，發一下。
有空看看有沒有智慧演算法的好書，學習下。
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智慧演算法---蟻群演算法
1 蟻群演算法及其基本思想 蟻群演算法是一種智慧優化演算法，通過蟻群優化求解複雜問題，ACO在離散優化問題方面有比較好的優越性。 基本思想（以旅行商問題為例） &nbs
何為啟發式演算法——退火演算法，蟻群演算法，遺傳演算法
一、退火演算法 模擬退火演算法來源於固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最後在常溫時達到基態，內能減為最小。 模擬退火演算法新解的產生和接受
集體智慧程式設計5-優化演算法-爬山法、模擬退火、遺傳演算法
最優化演算法的思想在於，我們往往並不需要得到最優解，而是得到一個近似最優解，來節省時間的開銷。 * 隨機演算法 為了解決遍歷引發的時間問題，有時候在沒有嚴格要求的情況下，可以通過隨機去一定的點，比較這些取的點數，總能找到一個近似最優解的情況。
遺傳演算法，粒子群演算法，蟻群演算法對比
遺傳演算法適合求解離散問題,具備數學理論支援,但是存在著漢明懸崖等問題.粒子群演算法適合求解實數問題,演算法簡單,計算方便,求解速度快,但是存在著陷入區域性最優等問題.蟻群演算法適合在圖上搜索路徑問題,計算開銷會大.要將三種演算法進行混合,就要針對特定問題,然後融合其中的優勢
蟻群演算法學習
** 蟻群演算法的基本原理（簡單概括）： ** 剛開始螞蟻按照同等概率選擇各條路徑。 螞蟻在經過的路徑下留下資訊素。 短的路徑螞蟻會率先找到食物源，因此資訊素濃度偏大。 由於資訊素的揮發，較長路徑上的資訊素逐漸消失 特點：正反饋；不容易陷入區域
C++:蟻群演算法解決TSP（C++多執行緒版）
TSP問題：旅行商問題，最短迴路。 這裡採用att48資料，鄰接矩陣全部取整數，原資料放在文後。 解決程式碼如下： //#define TEST_INPUT //#define TEST_T //#define TEST_ANT //#define TEST_VALUE #
【機器學習筆記35】蟻群演算法
【參考資料】 【1】《蟻群演算法原理及其應用》 【2】測試資料: https://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/tsp/att48.tsp.gz 演算法原理（以TSP問題為例） （1）引數初始化。令時間t=0和迴圈次數
蟻群演算法matlab
（一）蟻群演算法的由來 蟻群演算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他們在研究新型演算法的過程中，發現蟻群在尋找食物時，通過分泌一種稱為資訊素的生物激素交流覓食資訊從而能快速的找到目標，據此提出了基於資訊正反饋原理的蟻群演算法。 蟻群演算法的基本思想來源於自然界螞
簡單易懂，蟻群演算法解決旅行商問題
轉載宣告： 原文把蟻群解決旅行商問題寫的很清楚，只不過本人認為原文中有一些小錯誤，特此更改（文中紅色加粗字型為改正處），程式碼中出現的一些演算法的小問題也進行了更正（比如程式碼中的貪心演算法），程式碼也附在下面，謝謝博主的分享。 1.關於旅行商(TSP)問題及衍化
基於基本蟻群演算法解決連續優化問題
基於基本蟻群演算法解決連續優化問題 相關連結 TSP_旅行商問題-基本蟻群演算法 基本蟻群演算法解決連續優化問題基本流程 用一個螞蟻代表一個可行解，一個螞蟻含有的資訊包括各變數值； 1、確定迭代週期； 2、確定螞蟻數；
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記一次蟻群演算法解決TSP問題
演算法規則 1）範圍 螞蟻觀察到的範圍是一個方格世界，螞蟻有一個引數為速度半徑(一般是3)，那麼它能觀察到的範圍就是3*3個方格世界，並且能移動的距離也在這個範圍之內。 2）摺疊環境 螞蟻所在的環境是一個虛擬的世界，其中有障礙物，有別的螞蟻，還有資訊素，資訊素有兩種，一種是找到食物的
2018-4-8蟻群演算法---包子陽《智慧優化演算法以及Matlab實現》第五章
資料來源：《智慧優化演算法以及matlab實現》包子陽 餘繼周 編著第五章-----蟻群演算法是一種元啟發式優化演算法（自己理解：就是作為群體的單位個體也就是元，在裡面充當著隨機的選擇搜尋的方向，有助於全域性勘探）啟發：自然界的螞蟻有能力在沒有然和提示的情況下找到從巢穴矩離
蟻群演算法原理詳解和matlab程式碼
1原理： 螞蟻在尋找食物源的時候，能在其走過的路徑上釋放一種叫資訊素的激素，使一定範圍內的其他螞蟻能夠察覺到。當一些路徑上通過的螞蟻越來越多時，資訊素也就越來越多，螞蟻們選擇這條路徑的概率也就越高，結果導致這條路徑上的資訊素又增多，螞蟻走這條路的概率又增加，生生
旅行商問題TSP（蟻群演算法Java）
旅行商問題，即TSP問題（Traveling Salesman Problem）是數學領域中著名問題之一。假設有一個旅行商人要拜訪N個城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑的限制是每個城市只能拜訪一次，而且最後要 回到原來出發的城市。路徑的選擇目標是要求得的路徑路程為所有路徑之中
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有限級資訊素蟻群演算法
有限級資訊素蟻群演算法使用路徑等級作為資訊素更新的依據，相比於傳統的蟻群演算法，捨棄了目標函式作為資訊素更新的依據這一方法。在TSP問題中，目標函式實際就是路徑長度，在傳統的蟻群演算法中資訊素更新量為Q/f(x)，其中Q為某一常數，而f(x)就是目標函式值，即路徑長度。而在有限級資訊素蟻群演算法中在
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蟻群演算法調參記錄
蟻群演算法主要有5個引數a資訊素重要程度，b啟發式因子重要程度，c資訊素蒸發係數，ant螞蟻數量，iter迭代次數製作了一個50個節點的地圖，用交叉對比的方法尋找最佳引數首先調b螞蟻數100，迭代數100.很明顯b越小距離和平均值越大，標準差也越大，b=14的時候距離的平均值