蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)

干货|十分钟快速get蚁群算法(附代码)

介绍

  • 蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法
  • 蚁群算法应用广泛,如旅行商问题(traveling salesman problem,简称TSP)、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路径问题(vehicle routing problem)、图着色问题(graph coloring problem)和网络路由问题(network routing problem)等等。
    伪代码
    ACO伪代码
  1. 设置参数并初始化所有信息素值
  2. 每只蚂蚁都从初始的空解sp=∅开始
  3. 在每一步中,蚂蚁通过选择一个可行解组件cij∈N(sp)并将其添加到当前的部分解中来扩展其当前的部分解sp
  4. 要添加的解组件的选择是在每个构建步骤中概率性地完成的
    选择概率

    η(.)是一个函数,它给cij∈N(Sp)的每个可行解分量赋一个启发式值,通常称为启发式信息
    参数α和β决定了信息素踪迹和启发式信息的相对影响

  5. 更新信息素
    信息素踪迹挥发
    信息素增强

ACO求解TSP
伪代码

ACO求解TSP伪代码

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