㈠ 蟻群演算法，退火演算法這些東西究竟屬於什麼，這些東西要從哪裡才能系統學習
第1章緒論
1.1螞蟻的基本習性
1.1.1螞蟻的信息系統
1.1.2蟻群社會的遺傳與進化
1.2蟻群覓食行為與覓食策略
1.2.1螞蟻的覓食行為
1.2.2螞蟻的覓食策略
1.3人工蟻群演算法的基本思想
1.3.1人工蟻與真實螞蟻的異同
1.3.2人工蟻群演算法的實現過程
1.4蟻群優化演算法的意義及應用
1.4.1蟻群優化演算法的意義
l.4.2蟻群演算法的應用
1.5蟻群演算法的展望
第2章螞蟻系統——蟻群演算法的原型
2.1螞蟻系統模型的建立
2.2蟻量系統和蟻密系統的模型
2.3蟻周系統模型
第3章改進的蟻群優化演算法
3.1帶精英策略的螞蟻系統
3.2基於優化排序的螞蟻系統
3.3蟻群系統
3.3.1蟻群系統狀態轉移規則
3.3.2蟻群系統全局更新規則
3.3.3蟻群系統局部更新規則
3.3.4候選集合策略
3.4最大一最小螞蟻系統
3.4.1信息素軌跡更新
3.4.2信息素軌跡的限制
3.4.3信息素軌跡的初始化
3.4.4信息素軌跡的平滑化
3.5最優一最差螞蟻系統
3.5.1最優一最差螞蟻系統的基本思想
3.5.2最優一最差螞蟻系統的工作過程
第4章蟻群優化演算法的模擬研究
4.1螞蟻系統三類模型的模擬研究
4.1.1三類模型性能的比較
4.2.2基於統計的參數優化
4.2基於蟻群系統模型的模擬研究
4.2.1局部優化演算法的有效性
4.2.2蟻群系統與其他啟發演算法的比較
4.3最大一最小螞蟻系統的模擬研究
4.3.1信息素軌跡初始化研究
4.3.2信息素軌跡量下限的作用
4.3.3蟻群演算法的對比
4.4最優一最差螞蟻系統的模擬研究
4.4.1參數ε的設置
4.4.2幾種改進的蟻群演算法比較
第5章蟻群演算法與遺傳、模擬退火演算法的對比
5.1遺傳演算法
5.1.1遺傳演算法與自然選擇
5.1.2遺傳演算法的基本步驟
5.1.3旅行商問題的遺傳演算法實現
5.2模擬退火演算法
5.2.1物理退火過程和Metroplis准則
5.2.2模擬退火法的基本原理
5.3蟻群演算法與遺傳演算法、模擬退火演算法的比較
5.3.1三種演算法的優化質量比較
5.3.2三種演算法收斂速度比較
5.3.3三種演算法的特點與比較分析
第6章蟻群演算法與遺傳、免疫演算法的融合
6.1遺傳演算法與螞蟻演算法融合的GAAA演算法
6.1.1遺傳演算法與螞蟻演算法融合的基本思想
……
第7章自適應蟻群演算法
第8章並行蟻群演算法
第9章蟻群演算法的收斂性與蟻群行為模型
第10章蟻群演算法在優化問題中的應用
附錄
參考文獻
㈡ 自適應蟻群演算法在MATLAB中怎麼實現我在網上看了些代碼，不知道怎麼定義函數的，求演算法的具體步驟
首先確定xyz的范圍，比如說xyz都是從1到10，那麼
[x,y,z]=meshgrid(1:10);
這時x，y，z都是3維矩陣，因此後面無法進行乘法運算是吧。因此函數沒法寫。你是這個地方卡住了是吧？？？
可以這樣解決：
x=x(:);y=y(:);z=z(:);這樣將xyz變成向量。就可以像平時一樣定義函數了。
㈢ 用蟻群演算法求函數f(x,y)=+-((x2++y-+1)+(x+y3-+-7)2)+/200+10
蟻群演算法是一種基於模擬螞蟻在尋找食物過程中的行為模式來求解優化問題的演算法。對於這個函數f(x,y)=±((x2+y±1)+(x+y3±7)2)/200+10，我們可以利用蟻群演算法來求其最小值，具體步驟如下：
初始化一組螞蟻，並隨機生成一個二元組 (x,y)作鍵神銀為起始點。
設置蟻群演算法的一些參數，如迭代次數，最大和最小信息素濃度，信息素揮發因子等。
對於每隻螞蟻，計算其在當前位置 (x,y)下能夠走到的所有可能的鄰居點，並根據一定的策略（如輪盤賭選擇法）選擇下一個稿宴要到達的點。
更新每隻螞蟻所經過的路徑信息素濃度，使其與走過的路徑長度成反比關系。
更新全局最優解，記錄當前所有螞蟻中走過路徑 f(x,y) 最小的那一個。
更新信息素濃度，增加路徑瞎嘩 f(x,y) 對信息素濃度的影響，同時根據一定的規則揮發部分信息素。
判斷是否滿足停止條件（如迭代次數或全局最優解的精度已經達到預設值），如果未滿足，則回到第3步，否則輸出全局最優解。
需要注意的是，由於本函數存在兩個算符可以取正或者取負，不同的取值會導致函數的最小值位置出現變化。因此需要對全局最優解進行記錄，對於每個算符取值進行多次螞蟻搜索，最終得到兩種情況下的最小值，並進行比較。
㈣ 基本蟻群演算法-螞蟻覓食路徑的演變
高清完整版： http://www.acfun.cn/v/ac4623849
螞蟻在覓食過程中能夠在其經過的路徑上留下一種稱之為 信息素 的物質，並在覓食過程中能夠感知這種物質的強度，並指導自己的行動方向，它們總是朝著 信息素 強度高的方向移動，因此大量的螞蟻組成的集體覓食就表現為一種對 信息素 的正反饋現象。
某一條路徑越短卜陸，路徑上經過的螞蟻就越多，其信息素遺留的也就越多，信息素的濃度也就越高，螞蟻選擇這條路的幾率也就越高，由此構成正反饋的過程，從而逐漸地逼近最優路徑，並找到最優路徑。
演算法簡要流程 ：
（1）初始化。
（2）選擇從初始節點下一步可以到達的所有節點，根據公式
（3）更新路徑以及路徑長度。
（4）重復（2）,（3）兩步，直到找到食物或者無路可走之後退出。
（5）重復（2）,（3）,（4）直到m只螞蟻全部完成旅途，一代算是結束。
（6）信息素更新。每次所有螞蟻旅行完成後對信息素進行全局更新，過去的信息素逐慶鄭漸消逝，並加入新譽弊頌的信息素。其中沒有找到食物的螞蟻不予以計算。根據公式
（7）重復（2）~（6），直到n代螞蟻全部完成旅行。
地圖信息
演算法開始前的初始化工作和要用到的公式函數：
演算法開始
㈤ 蟻群演算法求函數最大值
這里使用蟻群演算法求函數的最大值，函數是：
步驟如下：
下面是主函數：
程序運行結果繪圖如下，其中藍色點為第一代蟻群，紅色為最後一代蟻群：
函數說明如下：
下面計算函數的狀態轉移概率，進行局部搜索和全局搜索：
之後約束邊界：
最後進行選擇：
初始化蟻群函數：
計算目標函數值函數：
繪制函數圖像函數：
㈥ 蟻群演算法求函數的最小值
未定義鏈告函數或變數 'max_global'神含。
出錯 ant_main_program (line 107)
if max_local(i_ger) > max_global(i_ger-1)
怎游喚笑么解決
㈦ 科學家如何把螞蟻的信息素轉換為數學公式
分類: 理工學科
問題描述:
昨天看紀實頻道,他說螞蟻公式可以更方便的調節交通,運輸等,我很好奇,請問下哪位知道,螞蟻公式是什麼樣的?而且怎麼轉換的啊?謝謝了
解析:
看樣子樓主已經知道了信息素這個概念，在此我也不贅述了。
目前蟻群演算法主要用在組合優化方面，基本蟻群演算法的思路是這樣的：
1. 在初始狀態下，一群螞蟻外出，此時沒有信息素，那麼各自會隨機的選擇一條路徑。
2. 在下一個狀態，每隻螞蟻到達了不同的點，從初始點到這些點之間留下了信息素，螞蟻繼續走，已經到達目標的螞蟻開始返回，與此同時，下一批螞蟻出動，它們都會按照各條路徑上信息素的多少選擇路線(selection)，更傾向於選擇信息素多的路徑走（當然也有隨機性）。
3. 又到了再下一個狀態，剛剛沒有螞蟻經過的路線上的信息素不同程度的揮發掉了(evaporation)，而剛剛經過了螞蟻的路線信息素增強(reinforcement)。然後又出動一批螞蟻，重復第2個步驟。
每個狀態到下一個狀態的變化稱為一次迭代，在迭代多次過後，就會有某一條路徑上的信息素明顯多於其它路徑，這通常就是一條最優路徑。
關鍵的部分在於步驟2和3：
步驟2中，每隻螞蟻都要作出選擇，怎樣選擇呢？
selection過程用一個簡單的函數實現：
螞蟻選擇某條路線的概率＝該路線上的信息素÷所有可選擇路線的信息素之和
假設螞蟻在i點，p(i,j)表示下一次到達j點的概率，而τ(i,j)表示ij兩點間的信息素，則：
p(i,j)＝τ(i,j)/∑τ(i)
（如果所有可選路線的信息素之和∑τ(i)＝0，即前面還沒有螞蟻來過，概率就是一個[0,1]上的隨機值，即隨機選擇一條路線）
步驟3中，揮發和增強是演算法的關鍵所在（也就是如何數學定義信息素的）
evaporation過程和reinforcement過程定義了一個揮發因子，是迭代次數k的一個函數
ρ(k)＝1－lnk/ln(k+1)
最初設定每條路徑的信息素τ(i,j,0)為相同的值
然後，第k+1次迭代時，信息素的多少
對於沒有螞蟻經過的路線：τ(i,j,k+1)＝(1－ρ(k))τ(i,j,k)，顯然信息素減少了
有螞蟻經過的路線：τ(i,j,k+1)＝(1－ρ(k))τ(i,j,k)＋ρ(k)/|W|，W為所有點的 ***
為什麼各個函數要如此定義，這個問題很難解釋清楚，這也是演算法的精妙所在。如此定義信息素的揮發和增強，以及路徑選擇，根據馬爾可夫過程（隨機過程之一）能夠推導出，在迭代了足夠多次以後，演算法能夠收斂到最佳路徑。
組合優化很有意思的，像禁忌搜索、模擬退火、蟻群演算法、遺傳演算法、神經網路這些演算法能夠解決很多生活中的實際問題，樓主有空可以招本書看看。
㈧ 基於蟻群演算法求解不確定TSP問題的源程序
好難啊
㈨ 如何用蟻群演算法來計算固定時間內走更多的城市且路程最短
概念：蟻群演算法(ant colony optimization,ACO),又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法.它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為.蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值
其原理：為什麼小小的螞蟻能夠找到食物?他們具有智能么?設想,如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序,那麼這個程序要多麼復雜呢?首先,你要讓螞蟻能夠避開障礙物,就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物,其次,要讓螞蟻找到食物,就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次,如果要讓螞蟻找到最短的路徑,那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的編程,因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄.這是多麼不可思議的程序!太復雜了,恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序
應用范圍：螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界,螞蟻有一個參數為速度半徑（一般是3）,那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界,並且能移動的距離也在這個范圍之內
引申：跟著螞蟻的蹤跡,你找到了什麼?通過上面的原理敘述和實際操作,我們不難發現螞蟻之所以具有智能行為,完全歸功於它的簡單行為規則,而這些規則綜合起來具有下面兩個方面的特點：1、多樣性 2、正反饋 多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環,正反饋機制則保證了相對優良的信息能夠被保存下來.我們可以把多樣性看成是一種創造能力,而正反饋是一種學習強化能力.正反饋的力量也可以比喻成權威的意見,而多樣性是打破權威體現的創造性,正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現出來了.引申來講,大自然的進化,社會的進步、人類的創新實際上都離不開這兩樣東西,多樣性保證了系統的創新能力,正反饋保證了優良特性能夠得到強化,兩者要恰到好處的結合.如果多樣性過剩,也就是系統過於活躍,這相當於螞蟻會過多的隨機運動,它就會陷入混沌狀態；而相反,多樣性不夠,正反饋機制過強,那麼系統就好比一潭死水.這在蟻群中來講就表現為,螞蟻的行為過於僵硬,當環境變化了,螞蟻群仍然不能適當的調整.既然復雜性、智能行為是根據底層規則涌現的,既然底層規則具有多樣性和正反饋特點,那麼也許你會問這些規則是哪裡來的?多樣性和正反饋又是哪裡來的?我本人的意見：規則來源於大自然的進化.而大自然的進化根據剛才講的也體現為多樣性和正反饋的巧妙結合.而這樣的巧妙結合又是為什麼呢?為什麼在你眼前呈現的世界是如此栩栩如生呢?答案在於環境造就了這一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因為那些不能夠適應環境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了,被環境淘汰了!蟻群演算法的實現 下面的程序開始運行之後,螞蟻們開始從窩里出動了,尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面,直到找到食物再返回窩.其中,『F』點表示食物,『H』表示窩,白色塊表示障礙物,『+』就是螞蟻了.
㈩ 蟻群演算法如何設置起始點和終點
蟻群演算法可以用於路徑規劃，在本例中，地形矩陣用0表示無障礙物、用1表示有障礙物，機器人從1x1處走到10x10處，使用蟻群演算法找最短路徑。
步驟如下：
初始化參數、地形矩陣、信息素矩陣和啟發式因子矩陣。啟發式因子矩陣中一點的值為該點到終點距離的倒數，距離越短，啟發式因子越大，障礙物處的啟發式因子為0。信息素矩陣被初始化為一個統一的值。
豎桐逗余賣在本例中，將一條路徑表示如下：[路徑長度點1點2……]，例如[21200]表示該路徑長度為2，路徑為[12]。
對每次迭代中的每隻螞蟻，進行如下3步，直至到達終點或者陷入死胡同：
創建一個禁忌矩陣，禁忌矩陣中已經訪問過的點為0，其餘點與啟發式因子矩陣中相應點的值相同。
設置初始點，根據信息素、啟發式因子、禁忌表，通過輪盤賭方法，選擇下輪和一個城市。
更新路徑和禁忌矩陣。
每次迭代後，更新信息素，只對最優路徑中的點進行增加信息素操作。
迭代，直至結束。