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蚁群算法的应用 
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     蚁群算法的应用
摘要:蚁群算法,它是一种几率型算法,用以在图中探求优化途径。蚁群算法是它是一种模仿进化算法,初阶的钻研评释该算法具有许多的优秀的性质。在20世纪90年代初由著名的意大利的学者Marco Dorigo年在他的博士论文中首次提出,算法的灵感来自于他在观察蚂蚁在寻觅食物过程当中觉察途经的活动。本论文首先对蚁群算法的一些基本理论和应用场景进行了简单的说明,然后在蚁群算法的基础上,简要学习探究了基于蚁群算法的两个比较经典的问题,TSP问题和路径规划问题,测试经过matlab仿真解决问题,然后通过仿真结果得到最优的解决方案,最终得到对于蚁群算法的结论与展望。
关键词:蚁群算法;旅行商问题;TSP;路径规划。

Application of ant colony algorithm
Abstract: Ant colony algorithm, which is a probability based algorithm to explore ways to optimize in the figure. Ant colony algorithm is that it is an imitation of evolutionary algorithms, elementary assessment study release this algorithm has many excellent properties. In the early 1990s by the famous Italian scholar Marco Dorigo first proposed in his doctoral thesis, inspired by the algorithm from his perceived through the observation of ants foraging for food in the course of events. In this thesis, some of the basic ant colony algorithm theory and application scenarios for a simple explanation, and then based on the ant colony algorithm, a brief study explores the ant colony algorithm based on two more classic problem, TSP and path planning problem problem, problem-solving test after matlab simulation, then the optimal solution for the simulation results, and ultimately get the ant colony algorithm for the conclusion and outlook.
Keywords: Ant colony algorithm, Traveling Salesman Problem, TSP, Path planning.


目    录

一、绪论 1
(一)研究背景 1
(二)课题意义 2
二、蚁群算法概述 3
(一)算法介绍,使用场合 3
(二)工作原理 4
(三)优缺点 5
三、蚁群算法应用1 6
(一)应用场景 6
(二)算法流程 6
1.初始化参数 6
(三)算法实现 7
四、蚁群算法应用2 15
(一)应用场景 15
(二)算法流程 15
(三)算法实现 16
五、结论与展望 26
六、参考文献 26

 

六、参考文献
[1] 刘阳阳.基于路径特征改进的蚁群算法求解旅行商问题[D].吉林大学,2013.
[2] 杨学峰.蚁群算法求解TSP问题的研究[D].吉林大学,2010.
[3] 李颖.用蚁群算法求解最小极大流问题[D].河南理工大学,2010.
[4] 曹桂文,张英.基于蚁群算法的TSP问题求解[J],改革与开放,2010,16.
[5] 刘波.蚁群算法改进及应用研究[D].燕山大学,2010.
[6] 刘援农.蚁群算法在TSP问题中的应用研究[J],硅谷,2011,13.

 

 

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