离散蚁群算法仿真

Ⅰ 遗传算法、粒子群算法、蚁群算法，各自优缺点和如何混合请详细点 谢谢

遗传算法适合求解离散问题，具备数学理论支持，但是存在着汉明悬崖等问题。
粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。
蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。
要将三种算法进行混合，就要针对特定问题，然后融合其中的优势，比如将遗传算法中的变异算子加入粒子群中就可以形成基于变异的粒子群算法。

Ⅱ 鑳℃枃鏂屼富瑕佽鹃

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Ⅲ 蚁群算法原理及其应用的图书目录

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 蚂蚁的生物学特征
1.3 蚁群算法的思想起源
1.4 蚁群算法的研究进展
1.5 本书的体系结构
1.6 本章 小结
参考文献
第2章 基本蚁群算法原理及其复杂度分析
2.1 引言
2.2 基本蚁群算法的原理
2.3 基本蚁群算法的系统学特征
2.4 基本蚁群算法的数学模型
2.5 基本蚁群算法的具体实现
2.6 基本蚁群算法的复杂度分析
2.7 基本蚁群算法的性能评价指标
2.8 本章 小结
参考文献
第3章 蚁群算法的收敛性研究
3.1 引言
3.2 图搜索蚂蚁系统(GBAS)的收敛性研究
3.3 一类改进蚁群算法的收敛性证明
3.4 GBAS/tdev和GBAS/tdlb的确定性收敛证明
3.5 基本蚁群算法的A.S.收敛性研究
3.6 一类分布式蚂蚁路由算法的收敛性研究
3.7 基于分支路由和Wiener过程的蚁群算法收敛性证明
3.8 一种简单蚁群算法及其收敛性分析
3.9 遗传一蚁群算法的Markov收敛性分析
3.1 0一类广义蚁群算法(GACA)的收敛性分析
3.1 1本章 小结
参考文献
第4章 蚁群算法的实验分析及参数选择原则
4.1 引言
4.2 蚁群行为和参数对算法性能影响的实验分析
4.3 蚁群算法参数最优组合的“三步走”方法
4.4 本章 小结
参考文献
第5章 离散域蚁群算法的改进研究
5.1 引言
5.2 自适应蚁群算法
5.3 基于去交叉局部优化策略的蚁群算法
5.4 基于信息素扩散的蚁群算法
5.5 多态蚁群算法
5.6 基于模式学习的小窗口蚁群算法
5.7 基于混合行为的蚁群算法
5.8 带聚类处理的蚁群算法
5.9 基于云模型理论的蚁群算法
5.1 0具有感觉和知觉特征的蚁群算法
5.1 1具有随机扰动特性的蚁群算法
5.1 2基于信息熵的改进蚁群算法
5.1 3本章 小结
参考文献
第6章 连续域蚁群算法的改进研究
6.1 引言
6.2 基于网格划分策略的连续域蚁群算法
6.3 基于信息量分布函数的连续域蚁群算法
6.4 连续域优化问题的自适应蚁群算法
6.5 基于交叉变异操作的连续域蚁群算法
6.6 嵌入确定性搜索的连续域蚁群算法
6.7 基于密集非递阶的连续交互式蚁群算法(cIACA)
6.8 多目标优化问题的连续域蚁群算法
6.9 复杂多阶段连续决策问题的动态窗口蚁群算法
6.1 0本章 小结
参考文献
第7章 蚁群算法的典型应用
7.1 引言
7.2 车间作业调度问题
7.3 网络路由问题
7.4 车辆路径问题
7.5 机器人领域
7.6 电力系统
7.7 故障诊断
7.8 控制参数优化
7.9 系统辨识
7.1 0聚类分析
7.1 1数据挖掘
7.1 2图像处理
7.1 3航迹规划
7.1 4空战决策
7.1 5岩土工程
7.1 6化学工业
7.1 7生命科学
7.1 8布局优化
7.1 9本章 小结
参考文献
第8章 蚁群算法的硬件实现
8.1 引言
8.2 仿生硬件概述
8.3 基于FPGA的蚁群算法硬件实现
8.4 基于蚁群算法和遗传算法动态融合的软硬件划分
8.5 本章 小结
参考文献
第9章 蚁群算法同其他仿生优化算法的比较与融合
9.1 引言
9.2 其他几种仿生优化算法的基本原理
9.3 蚁群算法与其他仿生优化算法的异同比较
9.4 蚁群算法与遗传算法的融合
9.5 蚁群算法与人工神经网络的融合
9.6 蚁群算法与微粒群算法的融合
9.7 蚁群算法与人工免疫算法的融合
9.8 本章 小结
参考文献
第10章 展望
10.1 引言
10.2 蚁群算法的模型改进
10.3 蚁群算法的理论分析
10.4 蚁群算法的并行实现
10.5 蚁群算法的应用领域
10.6 蚁群算法的硬件实现
10.7 蚁群算法的智能融合
10.8 本章 小结
参考文献
附录A基本蚁群算法程序
A.1 C语言版
A.2 Matlab语言版
A.3 VisualBasic语言版
附录B相关网站
附录C基本术语(中英文对照)及缩略语
附录D(词一首)鹧鸪天蚁群算法

Ⅳ 请问蚁群算法和遗传算法的优缺点比较（不要一大段一大段的，简洁概括即可）

遗传算法有比较强的全局搜索能力，特别是当交叉概率比较大时，能产生大量的新个体，提高了全局搜索范围，遗传算法适合求解离散问题，具备数学理论支持，但是存在着汉明悬崖等问题。
蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。

两者都是随机算法，只不过遗传算法是仿生学的算法；蚁群算法是数学算法，是应用目前最广的算法 。针对不同的研究方向，它所体现出来的优缺点是不一样的，将这两个算法混合，优势互补，提高优化性能，并且分别来求解离散空间的和连续空间的优化问题。

希望可以帮到您，望采纳！

Ⅳ 求翻译关于蚁群算法，英文原文如下：

虽然如此,我们相信蚁群隐喻可以帮助解释我们的典范。考虑到图2图,这是一个可能的解释的现状图1 b。固定的想法,认为D之间的距离和H之间、B和H之间,B和D-via C-are等于一,让C位置之间的一半D和B(见图2)。现在让我们考虑有什么事情发生的时间间隔定期离散:t = 0、1、2、……。假设30新蚂蚁来到我从一个,30天每次单位E,使每个人都只蚂蚁走路速度每时间单位为1,蚂蚁走路时放下在时间t信息素轨迹强度1,而让例子比较简单,瞬间蒸发,完全在中间的连续时间间隔(t + 1,t + 2)。

在t = 0无踪迹吗,但30蚂蚁是在B和30 d .他们选择走哪一条路是完全随机的。因此,平均每个节点15蚂蚁从就要往H和15向C(图2 b)。在t = 1 30新蚂蚁来到我从一个找到一条道路的强度15导致H,铺设在15蚂蚁那样,就从B和一串强度30走上了C,得到了总和的踪迹,制定了15蚂蚁从B和在15蚂蚁达到通过来自维B C(图2 C)。选择职业道路的可能性因此偏见,因此预期的数量,蚂蚁往C将朝着双的H:20和10的分别。这同样适用于新30蚂蚁在D来自大肠这个过程一直持续到所有的蚂蚁最终会选择最短路径。他们的想法是,如果在某一给定一只蚂蚁要选择不同的路径,那些被严重被前蚂蚁(也就是说,那些有高跟踪级别)选择的几率更高。此外高水平是同义词踪迹短路径。

摘要组织如下。第二部分包含描述的像

目前实施和应用问题的定义:部分反映了算法结构问题的结构,我们介绍他们聚在一起。第三部分描述了三种稍微不同的手段应用该算法。IV,V部分报告

实验。第六章我们比较与其他策略、第七章wesubstantiate的鲁棒性和功能性以展示如何,它可以应用到其他的优化问题。第八章我们非正式讨论为什么以及如何为范式的功能。第九章的结论。