蚁群算法

不同的算法使用不同的应用领域,哪有单纯说哪个更好的.

目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程

蚁群算法又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化

启发式算法实际上就是针对具体问题,加入了人的经验的最优求解算法.不同的问题,有不同的启发规则.遗传算法、粒子群算法这一类算法某种程度上可以归为启发式算法.因不同的问题,实现遗传算法和粒子群算法的方法与

解题思路：两题都是循环结构，同时用到了累加。解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/inc

找不到翻译,给你一个算法吧!该程序试图对具有31个城市的VRP进行求解,已知的最优解为784.1,我用该程序只能优化到810左右,应该是陷入局部最优,但我不知问题出在什么地方.请用过蚁群算法的高手指教

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,

粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.PSO和GA的相同点：(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟

蚁群算法和蜂群算法属于进化算法没有问题,都是源于对生物种群的进化机制的模拟差分进化算法也是基于种群进化的智能算法,这个不清楚属于进化算法是否合适量子进化算法没接触过,不过如果是模拟量子运动,更类似模拟

这个,写个程序比较下要性能比较还是CPu时间?

Y=abs(u2-U2)/abs(u2);

智能优化算法分为进化算法,群智能算法等遗传算法属于进化算法,其中还有进化策略,进化规划等蚁群算法属于群智能优化算法,其中还有微粒群算法,鱼群算法,猴群算法等免疫算法也属于智能优化算法,基于生物免疫系统

TSP,只是一个普通但很经典的NP-C问题.具有大的难以想象的解空间.一般的branch-and-bound算法是很难搞定的.于是,人们尝试智能算法,包括遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等.遗传算法和蚁

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

第一,算法规则简单,容易实现,在工程应用中比较广；第二,收敛速度快,且有很多措施可以避免陷入局部最优；第三,可调参数少,并且对于参数的选择已经有成熟的理论研究成果,见Eberhart的论文.

在神经网络实例30里面有详细介绍

我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗

遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是由HollandJ．H．于20世纪70年代提出的一种优化方法,其最优解的搜索过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想.蚁群算法(AntColony

蚁群算法的实质是遗传算法,为了避免陷入局部最优解,我使用的办法是基因多样化算法,初始化基因组时,多取几组随机值,然后对这n组数据同时进化优化,并行计算.这样可以大大减低陷入局部最优解的风险