本文所列举的文献内容来源于Mohsen Paniri等提出的"MLACO: A multi-label feature selection algorithm based on ant colony optimization"，这篇文章首次提出了一种基于蚁群优化(ACO)的多标签相关性-冗余特征选择方法MLACO。通过引入两个无监督和有监督的启发式
算法流程： 设整个蚂蚁群中蚂蚁的数量为\(m\)，城市的数量为\(n\)，城市\(i\)与城市\(j\)之间的相互距离为\(d_{ij} \left( i,j=1,2,\cdots,n \right)\)，\(t\)时刻城市与城市连接路径上的信息素浓度为\(\tau_{ij} \left(t\right)\)。初始时刻，各个城市间连接路径上的信息素浓度相同，不妨
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经
1 模型简介见这里 2 部分代码 function PhoromCoe_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to PhoromCoe (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (
蚁群算法ACO优化BP神经网络回归预测的算法设计及其MATLAB代码实现 文章目录 蚁群算法ACO优化BP神经网络回归预测的算法设计及其MATLAB代码实现1. 蚁群算法简介2. 蚁群算法优化BP神经网络回归预测模型的设计步骤3. ACO-BP回归预测模型的参数设置4. 运行结果5. MATLAB代码与
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab路径规划】蚁群算法机器人栅格地图路径规划【含源码 119期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]沈葭栎,李燕,季建楠,佘宇.一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法[J]. 现代计算机. 2021,(22)
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算
1模型介绍 一种基于蚁群算法的多配送中心车辆路径优化方法,首先,针对多配送中心车辆路径优化问题,对各个客户点设计了以最近配送中心为启发式信息的惩罚函数;其次,将具有上述启发式信息的罚函数加入到各配送点的信息素更新过程中,从而提高了算法的搜索效率.本发明在实际物流配
学习资料： [1] 知网：王鼎. 基于改进蚁群算法的带时间窗车辆路径问题的研究[D].郑州大学,2020. [2] 知网：唐旭晖,辛绍杰.改进蚁群算法的移动机器人路径规划[J/OL].计算机工程与应用:1-11 1.蚁群算法基本概念[1] 一个循环： （1）出发Vs-Vd：所有蚂蚁选择路径分布如概率公式2.1。 （2）回
1 简介 车 辆 路 径 问 题 ( Vehicle Ｒouting Problem，VＲP) 是一类经典的组合优化问题。一般指对一系列的客户点组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件 ( 如货物需求量、车辆容量限制等) 下，达到一定的目标 ( 如距离最短、费 用 最 少 等) ，带 时 间 窗 车 辆
(19条消息) 蚁群算法原理及其实现(python)_fanxin_i的博客-CSDN博客_蚁群算法的基本原理 人工智能导论_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)
在网上看了一些蚁群算法原理，其中最为广泛的应用还是那个旅行家问题（TSP）。诸如粒子群优化算法，蚁群算法都可以求一个目标函数的最小值问题的。 下面代码记录下跑的代码。蚁群算法中最为重要的就是目标函数和信息素矩阵的设计。其他的参数则为信息素重要程度，信息素挥发速度，适应度的重
一、简介 1 概要 模拟蚂蚁觅食行为（最短路径原理）设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转化成数学描述。 • 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。 • 蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁
一、简介 1 概要 模拟蚂蚁觅食行为（最短路径原理）设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转化成数学描述。 • 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。 • 蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁
一、简介 1 概要 模拟蚂蚁觅食行为（最短路径原理）设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转化成数学描述。 • 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。 • 蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁
匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。 维基： 设G=(V,E)是一个无向图。如顶点集V可分区为两个互不相交的子集V
1.关于旅行商(TSP)问题及衍化 旅行商问题(Traveling Saleman Problem，TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例，由于数学家已证明TSP问题是NP难题，因此，VRP也属于NP难题。旅行商问题（TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起
一、算法介绍 二、模型 VRPTW的数学模型如下： （2.2）保证了每个顾客只被访问1次 （2.3）保证了装载的货物不超过容量 （2.4）（2.5）（2.6）确保了每辆车从depot出发最后回到depot （2.7）（2.8）确保在时间窗内开始服务 三、代码 clc %清空命令行窗口 clear %从当前工作区中删除所有变量，并将它们从系
一、简介 1 蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)起源和发展历程 Marco Dorigo等人在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，于是在1991年在其博士论文中首次系统地提出一种基于蚂蚁种群的新型智能优化算法
文章目录 一，理论基础 二，蚁群算法解决TSP问题的基本步骤 三，MATLAB程序实现 四，结果显示 五，参考文献 一，理论基础 生物学家研究发现，蚂蚁在寻找食物时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其他蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表示路径的远近，浓度越高，表明对应的路径距离越
一、简介 1 蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)起源和发展历程 Marco Dorigo等人在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，于是在1991年在其博士论文中首次系统地提出一种基于蚂蚁种群的新型智能优化算法“
一、简介 蚁群优化(ACO)是群体智能的一部分，它模仿蚂蚁的合作行为来解决复杂的组合优化问题。它的概念是由Marco Dorigo[1]和他的同事提出的，当他们观察到这些生物在寻找食物时所采用的相互交流和自我组织的合作方式时，他们感到很惊讶。他们提出了执行这些策略的想法，为不同领域
经典的TSP问题，是通过随机初始化蚂蚁的起始地点，然后设置每个城市都可以访问，访问完所有的城市那么结束循环，来形成回路的。 带有起始点的TSP问题就是，初始化时蚂蚁的初始点只能是起点，并且如果没访问的城市还有两个或者以上那么就设置终点不可访问（当访问的城市只剩最后一个时候打
多目标蚁群算法路径规划（2.5）------番外篇 系列前言（一定要看） 本系列为总结本人近一年多关于启发式算法解决路径规划的相关内容。主要从以下几个主题内容进行系列写作1.常见的数据获取方式与处理过程、，2、算法的基础流程，3.常见算法改进，4.多目标排序、5.基于应用场景的改进、6.其
