蚁群算法
发布时间:2017/12/4 20:29:52 访问次数:523
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中,P4SMA15A能够在它所经过的路径上留下一种称为信息素(Phcromonc)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向,因此由大量蚂蚁 组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大。为了说明蚁群算法的原理,简要介绍一下蚂蚁搜寻食物的具体过程,如图3-15所示。在蚁群寻找食物时,它们总能找到一条从食物到巢穴之间的最优路径。这是囚为蚂蚁在寻找路径时会在路径上释放出一种特殊的信息素。当它们碰到一个还没有走过的路口时,就随机地挑选一条路径前行,同时释放出与路径长度有关的信息素。路径越长,释放的激素浓度越低。当后来的蚂蚁再次碰到这个路口的时候,选择激素浓度较高路径概率就会相对较大。这样形成一个正反馈,即最优路径上的激素浓度越来越大,而其他的路径上激素浓度却会随着时问的流逝而消减,最终整个蚁群会找出最优路径。
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中,P4SMA15A能够在它所经过的路径上留下一种称为信息素(Phcromonc)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向,因此由大量蚂蚁 组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大。为了说明蚁群算法的原理,简要介绍一下蚂蚁搜寻食物的具体过程,如图3-15所示。在蚁群寻找食物时,它们总能找到一条从食物到巢穴之间的最优路径。这是囚为蚂蚁在寻找路径时会在路径上释放出一种特殊的信息素。当它们碰到一个还没有走过的路口时,就随机地挑选一条路径前行,同时释放出与路径长度有关的信息素。路径越长,释放的激素浓度越低。当后来的蚂蚁再次碰到这个路口的时候,选择激素浓度较高路径概率就会相对较大。这样形成一个正反馈,即最优路径上的激素浓度越来越大,而其他的路径上激素浓度却会随着时问的流逝而消减,最终整个蚁群会找出最优路径。
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