蚁群算法文献综述
蚁群算法概述ACO
在众多NP-难度的组合优化问题的应用中，当蚁群优化算法与局部搜索相结合时，算法表现出来的性能最好，局部搜索算法局部地优化蚂蚁构建的解，这些经局部优化的解将在信息更新步骤中使用。
在ACO算法中使用局部搜索算法，两者能够相互补充。
两者的结合可以有效地提高蚂蚁构建的解得质量。
蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优。
蚁群算法中初始信息素匮乏。
蚁群算法一般需要较长的搜索时间，其复杂度可以反映这一点；而且该方法容易出现停滞现象，即搜索进行到一定程度后，所有个体发现的解完全一致，不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好的解(群体智能算法的主要特点是个体之间可以交互信息，从而提高全局搜索能力，但同时陷入局部最优是群体智能算法都可能存在的问题。
所以现在遗传和蚁群的文章中，有提利用其全局能力强去解决问题的，也有提易陷入局部最优的，从而去改进的)。
下面是几篇综述文章中的说法。
段海滨是南航毕业的博士，现在北航，写了本蚁群算法的书，蚁群算法他在国内算是做的比较多的。
虽然算法具有分布式并行机制、易于与其他算法相结合、具有鲁棒性等优点，但搜索时间长、易陷入局部最优是其突出缺点[段海滨，王道波，朱家强.蚁群算法理论及应用研究进展[J].控制与决策，2004, 19(12)：1321—1326，134] 近年来，国内外学者在蚁群算法的模型改进和应用方面做了大量的工作，其共同目的是在合理时间复杂度的限制条件下，尽可能提高蚁群算法在一定空间复杂度下的寻优能力，从而改善蚁群算法的全局收敛性，并拓宽蚁群算法的应用领域[段海滨.蚁群算法原理及其应用[M].北京：科学出版社，2005]目前对蚁群算法的研究，不仅有算法意义上的研究，还有从仿真模型角度的研究, 并且不断有学者提出对蚁群算法的改进方案:有的将蚁群算法与遗传算法相结合，有的给蚁群系统加入变异特征，还有的提出所谓最大最小蚁群算法(MMAS).应当指出, 现阶段对蚁群算法的研究还只是停留在仿真阶段，尚未能提出一个完善的理论分析，对它的有效性也没有给出严格的数学解释.但是，从以前模糊控制所碰到的情况看，理论上的不完善并不妨碍应用，有时应用还会超前于理论，并推动理论研究，蚁群算法也是如此.(忻斌健，江镭，吴启迪，蚁群算法的研究现状和应用及蚂蚁智能体的硬件实现，同济大学学报,，2002,30(1).)蚁群与其他算法的融合策略：(1)针对蚁群算法初始信息素匮乏的缺点，采用其他算法生成初始信息素分布，利用蚁群算法求精确解，从而提高时间效率和求解精度。
(完整word版)蚁群算法报告
蚁群算法报告学院:专业:学号:姓名:目录第一部分：蚁群算法原理介绍 (3)1.1蚁群算法的提出 (3)1.2蚁群算法的原理的生物学解释 (3)1.3蚁群算法的数学模型 (3)1.4蚁群算法实现步骤 (5)第二部分：蚁群算法实例--集装箱码头船舶调度模型 (6)2.1集装箱码头船舶调度流程图 (6)2.2算例与MATLAB编程的实现 (6)2.2.1算法实例 (6)2.2.2 Matlab编程 (8)第三章：MATLAB 优化设计工具箱简介 (14)3.1M ATLAB优化工具箱 (14)3.1.1优化工具箱功能： (15)3.2M ATLAB 优化设计工具箱中的函数 (15)3.2.2 方程求解函数 (15)3.2.3最小二乘（曲线拟合）函数 (16)3.2.4 使用函数 (16)3.2.5 大型方法的演示函数 (16)3.2.6 中型方法的延时函数 (16)3.4优化函数简介 (17)3.4.1优化工具箱的常用函数 (17)3.4.2 函数调用格式 (17)3.5模型输入时所需注意的问题 (19)第一部分：蚁群算法原理介绍1.1蚁群算法的提出蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现于人类的日常生活环境中。
受到自然界中真实蚁群集体行为的启发，意大利学者M.Dorig 。
于20世纪90年代初，在他的博士论文中首次系统地提出了一种基于蚂蚁种群的新型优化算法—蚁群算法}28}(Ant Colony Algorithm, ACA)，并成功地用于求解旅行商问题，自1996年之后的五年时间里，蚁群算法逐渐引起了世界许多国家研究者的关注，其应用领域得到了迅速拓宽。
1.2蚁群算法的原理的生物学解释据观察和研究发现，蚂蚁倾向于朝着信息激素强度高的方向移动。
因此蚂蚁的群体行为便表现出了一种信息激素的正反馈现象。
当某条路径上经过的蚂蚁越多，该路径上存留的信息激素也就越多，以后就会有更多的蚂蚁选择它。
蚁群算法的研究
Ｄ
ｌ（） －ａ
将 先 前 的 各 种 蚁 群 算 法 归 纳 总 结 为 一 个 统 一 的 框 架 ， 出 了蚁 群 优 化 亚 启 发 提 算 法 （ ｎ ｏｏ． Ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｍｅ — Ａ ｔＣ ｌ１ ｐｉ ｚ ｉ ｔ ３ ｖ ｍ ａｏ ａ
ｈ ｕｉｉ Ａ Ｏ ， 用 规 范 的语 言 描 述 了 ｅｒ ｔ Ｃ ）且 ｓｃ
ｐｒ ａ ｈ ｔ ｔ ｅ ｔａ ｅ ｉｇ ａｅ ｎ ａ ｐｒ ｂ ｏ ｃ ｏ ｈ ｒ ｖ ｌｎ ｓ ｌｓ ｌ ｎ ｏ—
ｌｍ” 文 中 提 出 ， 称 为 “ ｎ— ｙ— ｅ 一 被 Ａ ｔＱ Ｓｓ
ｔ ｅｍ ”
，
用来解决计算机算法 中经典的“ 货
郎 担 ” 题 。 同 年 ， Ｄ ｒ ｏ， 提 出 了 问 Ｍ．ｏｉ ｇＥ 】 还
在 自然 界 中 ， 蚁 总 是 能 够 找 到 洞 蚂
于路径 Ｃ和 Ｄ没有信息素 ， 以 ４只蚂 所
蚁 随 机 选 择 路 径 ， １ ｆ 所 示 。在 ｔ１ 如 一ｂ １ ＝ 时刻 ， 于 路 径 Ｂ Ｅ短 于 Ｂ Ｅ， 此 留 由 Ｃ Ｄ 因
素， 使得算法 的收敛速度大大加快。
１９ ６年 ， ａ ａｄ ｌ ９ Ｇ ｍｂ ｒｅｌ ａ和 Ｍ． ｏ ｇ Ｄ ｒ ｏ１ ｉ Ｉ
的时 间 。
（） １蚁群算法模型。
设 有 ｎ座 城 市 ，任 意 两 座 城 市 ｉ 、
Ｃ
１９ ， 国学者 Ｔ ｏ ｓｓｚ 与 ９ ７年 德 ｈｍａ ｔｌ ｔｅ Ｈ Ｉｅ Ｈ ｏ 为防止基本蚁群算 法 中早 ｏｇｒ ｏ ｓ
熟 和 停滞 现 象 ， 出改 进 的蚁 群 算 法 “ 提 最 大 最 小 蚁 群 系 统 ” Ｍ ｘ Ｍｉ Ａ ｔ Ｓ ｓ （ ａ— ｎ ｎ ｙ一
蚁群算法研究综述(附视频)
• 设置蚂蚁数k=1
• 每条边上信息素浓度相同 ij (0) 0
• 将m只蚂蚁随机放到n个城市
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 条件
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 转移概率公式：
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
ij (t)
求信息素
判断终止
增量
准则
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 将访问过的城市加入禁忌 表
• 禁忌表：作用是防止蚂蚁 走重复的路径，走过一个 城市，就把它的编号加入 到禁忌表。
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 准则
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤：
• 更新每条支路上信息素
每条边的信息素增量
初始化
确定行走 方向
2.蚁群算法简述
❖ MATLAB仿真：Eil51数据库
3.蚁群算法的应用
蚁群算法主要用来解决路径规划等离散优化问题，比如旅行商问题、
指派问题、调度问题等。其后，许多研究者进一步发展了这一算法， 并将他们的研究成果应用到许多领域。蚁群算法的应用主要表现在 以下几个方面
❖ 组合优化问题中的应用
• 聚类问题 • 路由算法设计 • 图着色问题 • 车辆调度 • 路径规划
更新禁忌 表
求信息素 增量
判断终止 准则
2.蚁群算法简述
❖ 蚁群算法步骤： 判断迭代次数是否是达到
预先设置的NCmax，若没有则继 续迭代，否则输出结果。
初始化
确定行走 方向
更新禁忌 表
求信息素 增量
蚁群聚类算法综述
计算机工程与应用2006.16引言聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支[1],是人们认和探索事物之间内在联系的有效手段,它既可以用作独立的据挖掘工具,来发现数据库中数据分布的一些深入信息,也以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。
所谓聚类(clus- ring)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster),在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别大。
传统的聚类算法主要分为四类[2,3]:划分方法,层次方法, 于密度方法和基于网格方法。
受生物进化机理的启发,科学家提出许多用以解决复杂优问题的新方法,如遗传算法、进化策略等。
1991年意大利学A.Dorigo等提出蚁群算法,它是一种新型的优化方法[4]。
该算不依赖于具体问题的数学描述,具有全局优化能力。
随后他其他学者[5～7]提出一系列有关蚁群的算法并应用于复杂的组优化问题的求解中,如旅行商问题(TSP)、调度问题等,取得著的成效。
后来其他科学家根据自然界真实蚂蚁群堆积尸体分工行为,提出基于蚂蚁的聚类算法[8,9],利用简单的智能体仿蚂蚁在给定的环境中随意移动。
这些算法的基本原理简单懂[10],已经应用到电路设计、文本挖掘等领域。
本文详细地讨现有蚁群聚类算法的基本原理与性能,在归纳总结的基础上出需要完善的地方,以推动蚁群聚类算法在更广阔的领域内到应用。
2聚类概念及蚁群聚类算法一个簇是一组数据对象的集合,在同一个簇中的对象彼此类似,而不同簇中的对象彼此相异。
将一组物理或抽象对象分组为类似对象组成的多个簇的过程被称为聚类。
它根据数据的内在特性将数据对象划分到不同组(或簇)中。
聚类的质量是基于对象相异度来评估的,相异度是根据描述对象的属性值来计算的,距离是经常采用的度量方式。
聚类可用数学形式化描述为:设给定数据集X={x1,x2,…,xn},!i∈{1,2,…,n},xi={xi1,xi2,…,xip}是X的一个对象,!l∈{1,2,…,p},xil是xi对象的一个属性。
蚁群算法研究综述
蚁群算法综述控制理论与控制工程09104046 吕坤一、蚁群算法的研究背景蚂蚁是一种最古老的社会性昆虫，数以百万亿计的蚂蚁几乎占据了地球上每一片适于居住的土地，它们的个体结构和行为虽然很简单，但由这些个体所构成的蚁群却表现出高度结构化的社会组织，作为这种组织的结果表现出它们所构成的群体能完成远远超越其单只蚂蚁能力的复杂任务。
就是他们这看似简单，其实有着高度协调、分工、合作的行为，打开了仿生优化领域的新局面。
从蚁群群体寻找最短路径觅食行为受到启发，根据模拟蚂蚁的觅食、任务分配和构造墓地等群体智能行为，意大利学者M.Dorigo等人1991年提出了一种模拟自然界蚁群行为的模拟进化算法——人工蚁群算法，简称蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)。
二、蚁群算法的研究发展现状国内对蚁群算法的研究直到上世纪末才拉开序幕，目前国内学者对蚁群算法的研究主要是集中在算法的改进和应用上。
吴庆洪和张纪会等通过向基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用2-交换法简洁高效的特点，提出了具有变异特征的蚊群算法。
吴斌和史忠植首先在蚊群算法的基础上提出了相遇算法，提高了蚂蚁一次周游的质量，然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合。
提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。
王颖和谢剑英通过自适应的改变算法的挥发度等系数，提出一种自适应的蚁群算法以克服陷于局部最小的缺点。
覃刚力和杨家本根据人工蚂蚁所获得的解的情况，动态地调整路径上的信息素，提出了自适应调整信息素的蚁群算法。
熊伟清和余舜杰等从改进蚂蚁路径的选择策略以及全局修正蚁群信息量入手，引入变异保持种群多样性，引入蚁群分工的思想，构成一种具有分工的自适应蚁群算法。
张徐亮、张晋斌和庄昌文等将协同机制引入基本蚁群算法中，分别构成了一种基于协同学习机制的蚁群算法和一种基于协同学习机制的增强蚊群算法。
随着人们对蚁群算法研究的不断深入，近年来M.Dorigo等人提出了蚁群优化元启发式(Ant-Colony optimization Meta Heuristic，简称ACO-MA)这一求解复杂问题的通用框架。
蚁群算法的原理与应用论文
蚁群算法的原理与应用论文引言蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
它源于对蚂蚁在寻找食物过程中的集体智能行为的研究，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的信息交流和路径选择，来寻求最优解。
蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，被广泛应用于各个领域的优化问题求解中。
蚁群算法的原理蚁群算法的原理主要包括蚂蚁行为模拟、信息交流和路径选择这三个方面。
蚂蚁行为模拟蚂蚁行为模拟是蚁群算法的核心，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚂蚁沿着路径前进，释放信息素，并根据信息素的浓度选择下一步的移动方向。
当蚂蚁在路径上发现食物时，会返回到蚂蚁巢穴，并释放更多的信息素，以引导其他蚂蚁找到这条路径。
信息交流蚂蚁通过释放和感知信息素来进行信息交流。
蚂蚁在路径上释放信息素，其他蚂蚁在感知到信息素后，会更有可能选择这条路径。
信息素的浓度通过挥发和新的信息素释放来更新。
路径选择在路径选择阶段，蚂蚁根据路径上的信息素浓度选择移动的方向。
信息素浓度较高的路径更有可能被选择，这样会导致信息素逐渐积累并形成路径上的正反馈。
同时，蚂蚁也会引入一定的随机因素，以增加算法的多样性和全局搜索能力。
蚁群算法的应用蚁群算法已经在各个领域得到广泛的应用，下面列举了几个常见的领域：•路径规划：蚁群算法能够用于求解最短路径和最优路径问题。
通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，可以得到最优的路径解决方案。
•旅行商问题：蚁群算法被广泛应用于旅行商问题的求解中。
通过模拟蚂蚁的行为，找到最优的旅行路径，使得旅行商能够有效地访问多个城市。
总结蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的行为和信息交流，来寻找最优解。
蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，在各个领域都得到了广泛应用。
未来，随着对蚁群算法的深入研究和改进，相信它会在更多的优化问题求解中发挥重要作用。
以上是关于蚁群算法的原理与应用的论文，希望对读者有所帮助。
系统工程.doc
蚁群算法及遗传算法综述物流081班房宁近年来,模拟某一生物自然现象或过程而发展起来的智能计算技术,由于其具有高度并行与自组织、自适应、自学习等特征,为传统的人工智能方法注入了新的活力。
例如遗传算法及其一些改进算法、蚁群算法及其改进算法等。
这也是系统工程研究方法和技术的发展方向和趋势。
本文通过对蚁群算法和遗传算法的论述对仿生智能算法做一些简介的介绍。
1 蚁群算法它是由意大利学者M. Dorigo在仿生学成果的基础上提出的,是一种随机搜索算法,通过候选解组成的群体在进化过程来寻求最优解。
1.1 蚁群算法原理研究表明,自然界中的蚂蚁寻找到从巢穴和食物源之间的最短路径是通过一种正反馈的机制实现的。
单个的蚂蚁在自己行走的路径下留下一种挥发性的分泌物,称之为信息激素,后来的蚂蚁根据前进道路上的信息素数量的多少选择前进的方向,在经过一个长的过程后,在较短的路径上蚂蚁留下的信息激素的量变得较大,而蚂蚁越来越多的集中在信息激素量较大的路径上,从而找到了一条最短的路径。
蚂蚁行为的实质是简单个体的自组织行为体现出来的群体行为,每个蚂蚁行为对环境产生影响,环境的改变进而对蚁群行为产生控制压力,影响其他蚂蚁的行为。
通过这种机制,简单的蚂蚁个体可以相互影响,相互协作,完成一些复杂的任务。
自组织使得蚂蚁群体的行为趋向结构化,其原因就在于包含了一个反馈的过程,这也是蚁群算法的最重要的特征。
正反馈是系统演化发展的原因,这个过程利用了全局信息作为反馈,通过对系统演化过程中较优解的自增强作用,使得问题的解向着全局最优的方向不断进化,最终能有效地获得相对较优的解。
1.2算法模型及实现为了便于理解，通过蚁群算法来求解平面上n个城市的TSP问题(0, 1,…,n-1表示城市序号)，以此来说明图搜索蚁群算法具体的实现步骤。
对于其它问题，可以对此模型稍作修改便可应用。
给定一个有n个城市的TSP问题，人工蚂蚁的数量为m，每个人工蚂蚁的行为符合下列规律:(1)根据路径上的信息素浓度，以相应的概率来选取下一步路径;(2)不再选取自己本次循环已经走过的路径为下一步路径，用一个数据结构(tabu list) ,来控制这一点;(3)当完成了一次循环后，根据整个路径长度来释放相应浓度的信息素，并更新走过的路径上的信息素浓度。
蚁群聚类算法综述
计算机工程与应用2006.16引言聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支[1],是人们认和探索事物之间内在联系的有效手段,它既可以用作独立的据挖掘工具,来发现数据库中数据分布的一些深入信息,也以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。
所谓聚类(clus- ring)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster),在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别大。
传统的聚类算法主要分为四类[2,3]:划分方法,层次方法, 于密度方法和基于网格方法。
受生物进化机理的启发,科学家提出许多用以解决复杂优问题的新方法,如遗传算法、进化策略等。
1991年意大利学A.Dorigo等提出蚁群算法,它是一种新型的优化方法[4]。
该算不依赖于具体问题的数学描述,具有全局优化能力。
随后他其他学者[5～7]提出一系列有关蚁群的算法并应用于复杂的组优化问题的求解中,如旅行商问题(TSP)、调度问题等,取得著的成效。
后来其他科学家根据自然界真实蚂蚁群堆积尸体分工行为,提出基于蚂蚁的聚类算法[8,9],利用简单的智能体仿蚂蚁在给定的环境中随意移动。
这些算法的基本原理简单懂[10],已经应用到电路设计、文本挖掘等领域。
本文详细地讨现有蚁群聚类算法的基本原理与性能,在归纳总结的基础上出需要完善的地方,以推动蚁群聚类算法在更广阔的领域内到应用。
2聚类概念及蚁群聚类算法一个簇是一组数据对象的集合,在同一个簇中的对象彼此类似,而不同簇中的对象彼此相异。
将一组物理或抽象对象分组为类似对象组成的多个簇的过程被称为聚类。
它根据数据的内在特性将数据对象划分到不同组(或簇)中。
聚类的质量是基于对象相异度来评估的,相异度是根据描述对象的属性值来计算的,距离是经常采用的度量方式。
聚类可用数学形式化描述为:设给定数据集X={x1,x2,…,xn},!i∈{1,2,…,n},xi={xi1,xi2,…,xip}是X的一个对象,!l∈{1,2,…,p},xil是xi对象的一个属性。
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》范文
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，它借鉴了蚁群在寻找食物过程中所表现出的寻优特性。
自20世纪90年代提出以来，蚁群算法因其优秀的全局寻优能力和较强的鲁棒性，在许多领域得到了广泛的应用。
本文将重点研究蚁群算法的原理及其在路径寻优中的应用。
二、蚁群算法的研究（一）蚁群算法的原理蚁群算法的基本思想是模拟自然界中蚂蚁觅食的行为过程。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种称为信息素的化学物质，通过信息素的浓度来指导其他蚂蚁的行动。
蚁群算法通过模拟这一过程，使整个群体通过协同合作的方式寻找最优解。
（二）蚁群算法的特点1. 分布式计算：蚁群算法通过多只蚂蚁的协同合作来寻找最优解，具有较好的分布式计算能力。
2. 正反馈机制：信息素的积累和扩散使得算法具有较强的正反馈机制，有利于快速找到最优解。
3. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优问题是一种典型的组合优化问题，广泛应用于物流配送、车辆路径规划、网络路由等领域。
蚁群算法在路径寻优中的应用主要体现在以下几个方面：（一）物流配送路径优化物流配送过程中，如何合理安排车辆的行驶路径，使总距离最短、时间最少，是物流企业关注的重点。
蚁群算法可以通过模拟蚂蚁觅食的过程，为物流配送提供最优路径。
（二）车辆路径规划车辆路径规划是指在一定区域内，如何合理安排车辆的行驶路线，以满足一定的约束条件（如时间、距离等），使总成本最低。
蚁群算法可以通过多只蚂蚁的协同合作，为车辆路径规划提供有效的解决方案。
（三）网络路由优化在网络通信领域，如何选择最佳的路由路径，以实现数据传输的高效性和可靠性是网络路由优化的关键。
蚁群算法可以通过模拟信息素的传播过程，为网络路由选择提供最优的路径。
蚁群算法文献综述
1. 前言
蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文“Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。其机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法最早应用于旅行商问题（Travelling Salesman Problem）简称TSP问题，后来陆续渗透到其他领域，在很多领域已经获得了成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。组合优化问题分为两类：一类是静态组合优化问题，其典型代表有TSP，车间调度问题；另一类是动态组合优化问题，例如网络路由问题。本次毕业论文主要聚焦于静态组合优化问题。
蚂蚁在选择路径时，那些有更多蚂蚁曾经选择过的路径（也就是具有更高信息素密度的路径），被再次选中的可能性最大。
当ｔ＝０时，没有信息素，有３０只蚂蚁分别在Ｂ和Ｄ。蚂蚁走哪条道路是完全随机的。因此，在每个点上蚂蚁将有１５只经过Ｈ，另外１５只经过Ｃ。
当ｔ＝１时有３０只蚂蚁从Ａ到Ｂ，它们发现指向Ｈ道路上的信息素密度是１５，是由从Ｂ出发的蚂蚁留下的；指向Ｃ道路上的信息素密度是３０，其中１５是由Ｂ出发蚂蚁留下，另外１５是从Ｄ出发经过Ｃ已经到达Ｂ的蚂蚁留下。因此，选择经过Ｃ到Ｄ的可能性就更大，从Ｅ出发到Ｄ的３０只蚂蚁也面临着同样的选择，由此产生一个正反馈过程，选择经过Ｃ的蚂蚁越来越多，直到所有的蚂蚁都选择这条较近的道路。图1是著名的双桥实验的简化描述。
蚁群算法综述
《智能计算—蚁群算法基本综述》班级：研1102班专业：计算数学姓名：刘鑫学号：11070100362012年蚁群算法基本综述刘鑫（西安理工大学理学院，研1102班，西安市，710054）摘要:蚁群算法( ACA)是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。
ACA发展背景着手，分析比较国内外ACA研究团队与发展情况立足于基本原理,分析其数学模型,介绍了六种经典的改进模型，对其优缺点进行分析，简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做出展望。
关键词:蚁群；算法；优化；改进；应用0引言专家发现单个蚂蚁只具有一些简单的行为能力。
但整个蚁群却能完成一系列复杂的任务。
这种现象是通过高度组织协调完成的1991年。
意大利学者M.Dorigo 首次提出一种新型仿生算法ACA。
研究了蚂蚁的行为。
提出其基本原理及数学模型。
并将之应用于寻求旅行商问题(TSP)的解。
通过实验及相关理论证明,ACA有着有着优化的选择机制的本质。
而这种适应和协作机制使之具有良好的发现能力及其它算法所没有的优点。
如较强的鲁棒性、分布式计算、易与其他方法结合等；但同时也不应忽略其不足。
如搜索时间较长，若每步进行信息素更新，计算仿真时所占用CPU时间过长：若当前最优路径不是全局最优路径，但其信息素浓度过高时。
靠公式对信息素浓度的调整不能缓解这种现象。
会陷人局部收敛无法寻找到全局最优解：转移概率过大时，虽有较快的收敛速度，但会导致早熟收敛。
所以正反馈原理所引起的自催化现象意在强化性能好的解，却容易出现停滞现象。
笔者综述性地介绍了ACA对一些已有的提出自己的想法，并对其应用及发展前景提出了展望。
1 蚁群算法概述ACA源自于蚁群的觅食行为。
S.Goss的“双桥”实验说明蚂蚁总会选择距食物源较短的分支蚂蚁之间通过信息素进行信息的传递,捷径上的信息素越多,吸引的蚂蚁越多。
形成正反馈机制,达到一种协调化的高组织状态该行为称集体自催化目前研究的多为大规模征兵，即仅靠化学追踪的征兵。
蚁群算法研究综述
蚁群算法综述控制理论与控制工程09104046 吕坤一、蚁群算法的研究背景蚂蚁是一种最古老的社会性昆虫，数以百万亿计的蚂蚁几乎占据了地球上每一片适于居住的土地，它们的个体结构和行为虽然很简单，但由这些个体所构成的蚁群却表现出高度结构化的社会组织，作为这种组织的结果表现出它们所构成的群体能完成远远超越其单只蚂蚁能力的复杂任务。
就是他们这看似简单，其实有着高度协调、分工、合作的行为，打开了仿生优化领域的新局面。
从蚁群群体寻找最短路径觅食行为受到启发，根据模拟蚂蚁的觅食、任务分配和构造墓地等群体智能行为，意大利学者M.Dorigo等人1991年提出了一种模拟自然界蚁群行为的模拟进化算法——人工蚁群算法，简称蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)。
二、蚁群算法的研究发展现状国内对蚁群算法的研究直到上世纪末才拉开序幕，目前国内学者对蚁群算法的研究主要是集中在算法的改进和应用上。
吴庆洪和张纪会等通过向基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用2-交换法简洁高效的特点，提出了具有变异特征的蚊群算法。
吴斌和史忠植首先在蚊群算法的基础上提出了相遇算法，提高了蚂蚁一次周游的质量，然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合。
提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。
王颖和谢剑英通过自适应的改变算法的挥发度等系数，提出一种自适应的蚁群算法以克服陷于局部最小的缺点。
覃刚力和杨家本根据人工蚂蚁所获得的解的情况，动态地调整路径上的信息素，提出了自适应调整信息素的蚁群算法。
熊伟清和余舜杰等从改进蚂蚁路径的选择策略以及全局修正蚁群信息量入手，引入变异保持种群多样性，引入蚁群分工的思想，构成一种具有分工的自适应蚁群算法。
张徐亮、张晋斌和庄昌文等将协同机制引入基本蚁群算法中，分别构成了一种基于协同学习机制的蚁群算法和一种基于协同学习机制的增强蚊群算法。
随着人们对蚁群算法研究的不断深入，近年来M.Dorigo等人提出了蚁群优化元启发式(Ant-Colony optimization Meta Heuristic，简称ACO-MA)这一求解复杂问题的通用框架。
蚁群算法综述
蚁群算法综述智能控制之蚁群算法1引言进入21世纪以来，随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛。
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
蚁群算法是近些年来迅速发展起来的，并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。
研究表明该算法具有并行性，鲁棒性等优良性质。
它广泛应用于求解组合优化问题，所以本文着重介绍了这种智能计算方法，即蚁群算法，阐述了其工作原理和特点，同时对蚁群算法的前景进行了展望。
2 蚁群算法概述1、起源蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。
它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
Deneubourg及其同事(Deneubourg et al.,1990; Goss et al.,1989)在可监控实验条件下研究了蚂蚁的觅食行为，实验结果显示这些蚂蚁可以通过使用一种称为信息素的化学物质来标记走过的路径，从而找出从蚁穴到食物源之间的最短路径。
在蚂蚁寻找食物的实验中发现，信息素的蒸发速度相对于蚁群收敛到最短路径所需的时间来说过于缓慢，因此在模型构建时，可以忽略信息素的蒸发。
然而当考虑的对象是人工蚂蚁时，情况就不同了。
实验结果显示，对于双桥模型和扩展双桥模型这些简单的连接图来说，同样不需要考虑信息素的蒸发。
相反，在更复杂的连接图上，对于最小成本路径问题来说，信息素的蒸发可以提高算法找到好解的性能。
2、基于蚁群算法的机制原理模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入的，该算法基于如下假设：（1）蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。
毕业论文 蚁群算法
毕业论文蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而发展而来的一种计算智能算法。
该方法利用蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素来指导其他蚂蚁选择路径，从而达到最优路径的目的。
本文将介绍蚁群算法的基本原理、应用领域以及算法的优缺点。
一、算法原理1.1信息素在蚁群算法中，信息素是指蚂蚁在寻找食物时分泌的一种化学物质，它会留在路径上，用于指导其他蚂蚁选择路径。
当一条路径上的信息素浓度足够高时，其他蚂蚁会更倾向于选择这条路径。
1.2蚁群算法过程（1）初始化：随机放置一些蚂蚁并随机设置它们的起点和终点。
（2）蚂蚁选择路径：每个蚂蚁根据当前位置的信息素浓度，选择下一步要走的路径。
选择路径的规则可以根据具体问题来设计。
（3）信息素更新：当蚂蚁完成任务后，会在其经过的路径上留下一定量的信息素。
信息素的更新可以通过公式：$ T_{ij}=(1-ρ) ·T_{ij}+∑\\frac{\\Delta T_{ij}^{k}}{L_{k}} $ 来完成，其中 $ T_{ij} $ 表示在第 $i$ 个节点到第 $j$ 个节点之间路径的信息素，$ L_{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁走过的路径长度，$ \\Delta T_{ij}^{k} $ 表示第 $k$ 只蚂蚁在第 $i$ 个节点到第$j$ 个节点之间路径上留下的信息素。
（4）重复执行步骤（2）和（3），直到满足算法终止条件。
二、应用领域由于蚁群算法具有寻优能力和适应性强等优点，因此在多个应用领域得到了广泛的应用：2.1路线规划将蚁群算法应用到路线规划中，可以帮助人们更快捷、更准确地规划出最优路径。
例如，在地图搜索、货车路径规划、船只导航等领域都有广泛的应用。
2.2优化问题蚁群算法能够在多种优化问题中得到应用，例如在图像处理、模式识别、网络优化中，通过不断地调节参数，可以找出最佳的结果。
2.3组合优化问题在组合优化问题中，由于问题的规模较大，常规优化算法很容易陷入局部最优解中无法跳出。
蚁群算法
蚁群算法综述摘要群智能算法是一种新兴的人工智能方法，已成为越来越多研究者的关注焦点。
蚁群算法是群智能算法的一个重要的分支，是意大利学者M. Dorigo通过模拟蚁群觅食行为提出的[1]。
本文首先介绍了群智能的概念及特点，然后介绍基本蚁群算法的原理及其优缺点。
在此基础上又介绍了两种针对基本蚁群算法的改进算法，最后针对蚁群算法的应用做了简要的介绍。
关键词群智能；蚁群算法；改进算法AbstractSwarm intelligence is a newly developing method in the field of artificial intelligence. It has become the focus of more and more researchers. Ant colony algorithm is an important branch of Swarm intelligent algorithm. It was proposed by an Italian scholar M. Dorigo through simulating the foraging behaviors of ant colony. This paper first introduced the concept and characteristic of swarm intelligence, and then introduced the principle of basic ant colony algorithm and their advantages and disadvantages. On this basis, I introduce five improved algorithms of basic ant colony algorithm and the application of ant colony algorithm. 【Key words】Swarm intelligence; Ant colony algorithm; Improved algorithm1.引言1.1 群智能的特点群智能有如下特点和优点[2]：(1) 群体中相互合作的个体是分布的(Distributed)，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态。
毕业论文蚁群算法的研究应用
毕业论文蚁群算法的研究应用目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目标与内容 (5)二、蚁群算法概述 (6)2.1 蚂蚁算法的基本原理 (7)2.2 蚂蚁算法的发展历程 (8)2.3 蚂蚁算法的应用领域 (10)三、蚁群算法在毕业论文选题中的应用研究 (11)3.1 选题的重要性 (13)3.2 基于蚁群算法的选题方法 (15)3.3 实证分析与结果 (16)3.4 讨论与分析 (17)四、蚁群算法在毕业论文结构优化中的应用研究 (18)4.1 毕业论文结构优化的必要性 (20)4.2 基于蚁群算法的结构优化方法 (21)4.3 实证分析与结果 (22)4.4 讨论与分析 (23)五、蚁群算法在毕业论文关键词提取中的应用研究 (25)5.1 关键词提取的重要性 (26)5.2 基于蚁群算法的关键词提取方法 (26)5.3 实证分析与结果 (28)5.4 讨论与分析 (29)六、蚁群算法在毕业论文摘要撰写中的应用研究 (30)6.1 摘要撰写的重要性 (31)6.2 基于蚁群算法的摘要撰写方法 (32)6.3 实证分析与结果 (32)6.4 讨论与分析 (34)七、结论与展望 (35)7.1 研究成果总结 (36)7.2 研究的不足之处及局限性 (37)7.3 对未来研究的展望 (38)一、内容描述本文深入研究了蚁群算法在毕业论文选题过程中的应用，旨在通过优化算法提高选题效率和准确性。
概述了蚁群算法的基本原理和特点，分析了其在毕业论文选题中的潜在价值。
详细介绍了蚁群算法在毕业论文选题中的应用方法，包括算法设计、实验设置和性能评估等方面。
在算法设计方面，本文对蚁群算法进行了改进，引入了动态权重和精英蚂蚁策略，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
为了适应毕业论文选题的特殊性，还对算法进行了任务分解和约束处理。
在实验设置方面，本文选取了多所高校的毕业论文作为数据集，构建了相应的实验环境。
蚁群算法毕业论文
蚁群算法毕业论文蚁群算法毕业论文引言在当今信息时代，人工智能和智能算法的发展日新月异。
蚁群算法作为一种模拟生物群体行为的优化算法，已经在多个领域取得了优秀的成果。
本篇论文将探讨蚁群算法的原理、应用以及未来的发展方向。
一、蚁群算法的原理蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食行为的启发式算法。
蚂蚁在觅食过程中通过信息素的沉积和蒸发来实现信息的传递和集成，从而找到最优的路径。
蚁群算法利用这种信息素机制，通过模拟蚂蚁的觅食行为来求解优化问题。
蚁群算法的基本原理包括两个方面：正向反馈和负向反馈。
正向反馈是指蚂蚁在觅食过程中，发现食物后释放信息素，吸引其他蚂蚁前往。
负向反馈是指蚂蚁在觅食过程中，经过的路径上的信息素会逐渐蒸发，从而减少后续蚂蚁选择该路径的概率。
二、蚁群算法的应用蚁群算法在多个领域都有广泛的应用。
其中最为著名的应用之一是在旅行商问题（TSP）中的应用。
旅行商问题是指在给定的一组城市中，找到一条最短路径，使得旅行商能够经过每个城市且只经过一次，最后回到起点城市。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，成功地解决了这个NP难问题。
除了旅行商问题，蚁群算法还被广泛应用于图像处理、机器学习、网络优化等领域。
在图像处理中，蚁群算法可以用于图像分割、图像匹配等任务。
在机器学习中，蚁群算法可以用于优化神经网络的权重和偏置。
在网络优化中，蚁群算法可以用于优化网络拓扑结构，提高网络的性能。
三、蚁群算法的发展方向尽管蚁群算法已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，蚁群算法在处理大规模问题时，容易陷入局部最优解。
其次，蚁群算法对参数的选择比较敏感，需要经验调整。
此外，蚁群算法在处理动态环境下的问题时，效果不尽如人意。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的蚁群算法。
例如，基于混沌理论的蚁群算法、蚁群算法与遗传算法的融合等。
这些改进算法在一定程度上提高了蚁群算法的性能和鲁棒性。
此外，蚁群算法还可以与其他智能算法相结合，形成混合算法。
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人工蚂蚁与真实蚂蚁有三个主要的区别：
•••人工蚁群有一个记忆其本身过ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ行为的内在状态
•人工蚁群存在于一个与时间无关联的环境之中
•人工蚁群存在于一个离散的空间中，它们的移动是从一个状态到另一个状态的转换
•人工蚁群不是完全盲从的，它还受到问题空间特征的启发
2.
如图1所示，设ＤＨ＝ＨＢ＝１，ＤＣ＝ＣＢ＝0.我们假定在每个离散的等时间间隔：ｔ＝０，１，２，……有３０蚂蚁从Ａ到达Ｂ，同时有３０个蚂蚁从Ｅ到Ｄ，每只蚂蚁的速度为１／Ｓ，并且，每有一只蚂蚁经过时，在时间ｔ留下信息素密度为１。
关键词：蚁群算法；组合优化；TSP
1. 前言
蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO），它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文“Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。其机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法最早应用于旅行商问题（Travelling Salesman Problem）简称TSP问题，后来陆续渗透到其他领域，在很多领域已经获得了成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。组合优化问题分为两类：一类是静态组合优化问题，其典型代表有TSP，车间调度问题；另一类是动态组合优化问题，例如网络路由问题。本次毕业论文主要聚焦于静态组合优化问题。
成绩：
西安建筑科技大学
毕业设计 (论文)文献综述
院（系）：信息与控制工程学院
专业班级：自动化1003班
毕 业 设 计论 文 方 向：智能算法
综述题目：蚁群算法基本原理和应用
学生姓名：张航宇
学号：100610324
指导教师：张娜
2014年3月23日
蚁群算法及其在组合优化问题中的应用研究
摘要：本次文献综述主要收集了与蚁群算法相关的基本资料，了解了蚁群算法的提出和发展，掌握了蚁群算法的基本原理，了解了其所应用的领域，并针对本次要研究的静态组合优化问题搜集了一些文献，进行了初步学习。
3．蚁群算法理论
在理论建设方面，ACO取得的成果比较少，也是最薄弱的一方面。1999年Gutjahr W J在撰写的技术报告和2000年发表的论文中首次对蚁群算法的收敛性进行了证明，将蚁群算法的行为简化为在一幅代表所求问题的有向图上的随机行走过程，进而从有向图论的角度对一种改进蚁群算法——图搜索蚂蚁系统（Graph-Based Ant System，GBAS）的收敛性进行了理论分析。采用的数学工具是Markov链，证明了在一些合理的假设条件下他所提出的GBAS能以一定概率收敛到所求问题的最优解。
蚂蚁在选择路径时，那些有更多蚂蚁曾经选择过的路径（也就是具有更高信息素密度的路径），被再次选中的可能性最大。
当ｔ＝０时，没有信息素，有３０只蚂蚁分别在Ｂ和Ｄ。蚂蚁走哪条道路是完全随机的。因此，在每个点上蚂蚁将有１５只经过Ｈ，另外１５只经过Ｃ。
当ｔ＝１时有３０只蚂蚁从Ａ到Ｂ，它们发现指向Ｈ道路上的信息素密度是１５，是由从Ｂ出发的蚂蚁留下的；指向Ｃ道路上的信息素密度是３０，其中１５是由Ｂ出发蚂蚁留下，另外１５是从Ｄ出发经过Ｃ已经到达Ｂ的蚂蚁留下。因此，选择经过Ｃ到Ｄ的可能性就更大，从Ｅ出发到Ｄ的３０只蚂蚁也面临着同样的选择，由此产生一个正反馈过程，选择经过Ｃ的蚂蚁越来越多，直到所有的蚂蚁都选择这条较近的道路。图1是著名的双桥实验的简化描述。
2．蚁群算法原理
2.1
蚁群算法是受到对真实的蚁群行为的研究启发而提出的，像蚁群、蜜蜂等群居昆虫，虽然单个昆虫的行为很简单，但是组成的群体却表现出极其复杂的行为。仿生学家经过大量细致观察研究发现，蚂蚁个体之间是通过一种称为外激素的物质进行信息传递的，蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下外激素，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并且以此指导自己的运动方向，所以，大量的蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象。