”基于ACO的TSP求解 混合算法tsp 蚁群算法“ 的搜索结果

     此时个路径上的信息素相等,接下来每只蚂蚁根据路径上残留的信息素量和启发式信息(两城市距离)独立地选择下一座城市,在时刻t,蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率。假设有一个旅行商人要拜访全国31个省会城市,他需要...

     (7)达到预定的迭代步数,或出现停滞现象(所有蚂蚁都选择同样的路径,解不再变化),则算法结束,以当前最优解作为问题的最优解。(5)所有蚂蚁都搜索完一次就是迭代一次,每迭代一次就对所有的边做一次信息素更新...

     传统的蚁群算法由于全局搜索能力比较弱,很容易陷入局部最优,基于改进的蚁群算法就致力于寻找一种机制来提升蚁群算法的全局搜素能力。为此,查阅参考文献,我在蚁群算法中加入了熔断机制以及信息素发散机制从而提升...

     1.2 蚁群算法求解 1.2.1 求解思路 1.2.2 流程图 1.3 实验结果 1.3.1 基本蚁群算法 1.3.2 最大最小蚁群算法 1.4 结果讨论     从实验结果可以看出,蚁群算法搜寻最优路径的结果较为稳定,但是这与 m, ...

     Travelling Salesman Problem (TSP) 是最基本的路线问题:假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择要走的路径,目标是路径长度为所有路径之中的最小值。限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的...

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