使用蚁群优化 （ACO） 解决背包问题（Matlab代码实现）
目录
ACO与变种(参考资料) ACO算法 基本原理 蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种基于种群寻优的启发式搜索算法,有意大利学者M.Dorigo等人[6]于199 ... 一.群智能 群智能(SI)是一种人工智能技术,其基础是研究分散的自组织系统中的集体行为. SI系统通常由一群简单的代理组成,这些代理在本地彼此交互并与其环境交互. 尽管通常没有集中的控制结构来指示单个 ... 1 内容介绍 一种基于粒子群优化的蚁群算法求解TSP问题的方法.该方法在求解TSP问题时,利用粒子群优化的思想,对蚁群算法的参数取值进行优化并选择.在粒子群算法中,将蚁群算法的5个参数(q,α,β,ρ ... 1 简介 目的提出基于蚂蚁算法的图像分割技术,解决传统的图像分割算法分割图像的效果不理想.不能满足图像分割要求等问题.方法将图像的灰度.梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对 ... ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信. ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信. 今年有幸上岸,导师是做群体智能控制方向的,会涉及到一些算法,所以提前学习 今天早上看到了一个中科院的群体智能视频https://www.bilibili.com/video/BV1KZ4y137sX/ ... Dorigo等人在20世纪90年代初提出了蚁群优化算法(Ant colony optimization ,ACO).ACO是一种元启发式群智能算法,旨在解决组合优化问题.它利用了真实蚂蚁的觅食行为,由 ... 目录 1.算法概述 2.仿真效果预览 3.核心MATLAB程序 4.完整MATLAB程序 1.算法概述 蚁群算法是通过对自然界中真实蚂蚁的集体行为的观察,模拟而得到一种仿生优化算法,它具有很好的并行性 ... 文章目录 [智能优化算法] 蚁群算法 1. 简介 1.1 简介 1.2 蚁群流程图 1.3 分类(可以不看) 2. 算法 2.1 参数讲解 2.2 计算公式 1) 转移概率公式 2) 启发式因子计算公 ...使用蚁群优化 （ACO） 解决背包问题（Matlab代码实现）相关推荐
最新文章
热门文章