蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界 中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发 式仿生进化系统。蚁群算法包含两个基本阶段:适应阶 段和协作阶段。在适应阶段,各候选解根据积累的信息 不断调整自身结构。在协作阶段,候选解之间通过信息 交流,以期望产生性能更好的解,这类似于学习自动机 的学习机制。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅 行商问题(t raveling salesman problem , TSP) ,该算法采 用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结 合,而且具有较强的鲁棒性[325 ] 。 蚁群算法创立十多年来,无论在算法理论还是在算 法应用方面都取得了很多突破性研究进展。
标签： algorithm Dorigo colony ant
上传时间： 2016-01-18
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《An Introduction to Ant Colony Optimization》 作者：Marco Dorigo and Krzysztof Socha 时间：Technical Report No.TR/IRIDIA/2006-010April 2006 一份介绍蚁群系统的英文原版论文报告
标签： Introduction Optimization Krzysztof Technical
上传时间： 2013-12-12
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《Ant Colony Optimization》Marco Dorigo写的一本关于蚁群算法的书。包括AS、ACS、EAS、ASRank、MMAS的讲解。很好的一本书。
标签： Optimization ASRank Colony Dorigo
上传时间： 2017-04-22
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介绍蚁群优化的经典书籍。作者是Dorigo和Stutzle，是蚁群优化算法的创始人.
上传时间： 2017-07-13
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蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为
标签： optimization colony ant ACO
上传时间： 2013-12-28
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蚁群算法是新兴的仿生算法，最初是由意大利学者Dorigo M于1991年首次提出，由于具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制和易于与其它方法结合等优点，成为人工智能领域的一个研究热点。本程序是实现简单的蚁群算法
上传时间： 2016-05-18
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Programming language: Developed in Omnet++. Comment: The model implements the AntNet routing algorithm proposed in: G. Di Caro and M. Dorigo. AntNet: Distributed Stigmergetic Control for Communications Networks. Journal of Artificial Intelligence Research, 9:317-365, 1998. It reqires OMNeT++ 2.3 or later.
标签： Programming implements Developed language
上传时间： 2014-11-30
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