蚁群算法原理ppt下载

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蚁群算法起源 蚁群行为描述 蚁群行为描述 基本蚁群算法的机制原理 基本蚁群算法的系统学特征 蚁群算法是一个系统 Bertalanffy L V： 系统可以确定为处于一定的相互关系中并与环境发生关系的各组成部分（要素）的综合体。 蚁群算法满足分布式计算 分布式系统：依赖于个体行为，但并不单独依赖于每一个体的行为。 在蚁群中，许多蚂蚁都为共同目的进行着同样的工作，而最终任务的完成不会由于某些个体（蚂蚁）的缺陷而受到影响。 蚁群算法具有自组织的特征 蚁群算法具有正反馈的特征 自组织是正反馈和负反馈的结合 TSP描述 TSP问题（Traveling Salesman Problem）： 即旅行商问题，是数学领域中著名问题之一。假设 有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要 走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次， 而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标 是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 TSP数学语言描述 有向图： 给定一个有向图 的三元组为 ，其中 是一个非空集合，其元素称为有向图的结点 ； 是一个集合，其元素称为有向图的弧段， 是从 到 上的一个映射（函数） 一个 有向图 ，可简记为 TSP描述 TSP： 设 是 个城市的集合， 是集合 中元素两两连 接的集合， 是 的 Euclidean距离，即 基本蚁群算法的数学模型 ：TSP的规模 ：蚁群中蚂蚁总数目， ： 次循环 上的残留信息量的集合 ：禁忌表 ：状态转移概率 ：在初始时刻各条路径上的信息 量相等 基本蚁群算法的数学模型 基本蚁群算法的数学模型 信息素更新策略 图的蚁群系统（GBAS） 2.2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 2.2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 2.2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 2.2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 2.2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS） 2.2.5 初始的蚁群优化算法—基于图的蚁群系统（GBAS）YWI红软基地