蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）由Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年

来源: marketreflections 于 2011-03-29 15:18:02 [档案] [博客] [旧帖] [给我悄悄话] 阅读数 : (2042 bytes)

回答: PSO粒子群优化算法群智能及粒子群优化算法支持向量机群智能与其它各种先进技术(如:神经网络、模糊逻辑、禁忌搜索和支持向量由 marketreflections 于 2011-03-29 10:38:58

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）由Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年提出，它是通过模拟自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。自然界种蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”（pheromone）作为蚁群前往食物所在地的标记。信息素会逐渐挥发，如果两只蚂蚁同时找到同一食物，又采取不同路线回到巢中，那么比较绕弯的一条路上信息素的气味会比较淡，蚁群将倾向于沿另一条更近的路线前往食物所在地

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• 通过对公式（1）的分析可以发现，通过三个因素来决定 -marketreflections- ♂ (44887 bytes) () 03/29/2011 postreply 15:29:00

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