蚁群算法的基本原理_蚁群算法难学吗

Ⅰ 蚁群算法难学吗

难学。
一些超级难的算法有遗传算法，蚁群算法。蚁群算法基本原理：在自然界中，生物群体所表现出的智能得到越来越多的关注，许多的群智能优化算法都是通过对群体智能的模拟而实现的。其中模拟蚂蚁群体觅食的蚁群算法成为一种主要的群智能算法。算法原理：在自然界中，对于觅食的蚂蚁群体，其可以在任何和没有提示的情况下找到食物和巢穴之间的最短路径。并且能够根据和环境的变迁，自适应地找到新的最优路径。根据生物学家研究，蚂蚁群体这一行为的根本原因是：蚂蚁在寻找食物的过程中，能在其走过的路径上释放一种特殊的物质信息素，随着时间的推移，这种信息素会逐渐地挥发，而对于后来的蚂蚁，选择某条路径的概率与该路径上信息素的浓度成正比。当某一条路径上通过的蚂蚁越多的时候，这条路径上的信息素的浓度就会累积越大，后来的蚂蚁选择此路径的概率也就越大。路径上蚂蚁越多，导致信息素浓度越高，从而会吸引更多的蚂蚁，从而形成一种正反馈机制，通过这种机制，最终蚁群可以发现最短路径。

Ⅱ 蚁群算法的基本原理

基本原理：

某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的概率也就越大，由此构成了正反馈过程，从而逼近了最优路径，找到最优路径。当蚂蚁从食物源走到蚁穴，或者从蚁穴走到食物的地方，都会在经过的路上释放信息素，蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小，并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。

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蚁群算法的基本原理

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