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  1. 嵌入混沌的蚁群优化算法

  2. 混沌优化与蚁群算法相结合，解决了陷入局部的问题，对简单函数优化比较实用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：mniyu

  1. 蚁群算法程序开始运行，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。

  2. 程序开始运行，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。 其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。 预期的结果： 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物！有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-14
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：wenhuahetao

  1. 蚁群算法的改进与实践

  2. 针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点，在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响 的基础上，提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点阄的相对位置信息引入信息素更新，以加快搜 索速度；使用混沌扰动改进选择策略，以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中，以重庆市渝中半岛 的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径，结果表明该算法是有效、可行的，比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。 关键词：智能交通系统；动态路径诱导；蚁群算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-08
    • 文件大小：714kb
    • 提供者：bbaishagua

  1. 蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP 中的应用

  2. 提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法. 引入混沌扰动来增加抗体种群的 多样性, 以提高蚁群算法的搜索能力; 利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作, 增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数, 实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用, 加快了收敛速度, 克服了抗体种群“早熟”问题, 提高了求解精度. 仿真实验结果表明, 该算法具有可靠的全局收敛性, 较快的收敛速度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-20
    • 文件大小：241kb
    • 提供者：xiaohua0227

  1. 混沌蚁群算法

  2. 混沌蚁群算法源代码，希望对混沌算法研究者有所帮助。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-09-05
    • 文件大小：494kb
    • 提供者：tianshi_cd

  1. 基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究

  2. 将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合，在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了 在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力，对于物流 配送路径问题的求解能够获得满意的结果

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2013-11-24
    • 文件大小：163kb
    • 提供者：u012939854

  1. 一种动态分布式约束优化问题协同求解算法

  2. 将混沌蚁群算法用于动态分布式约束优化问题，取得了较好的效果

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-10-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：baicaicai0

  1. 混沌蚂蚁群算法

  2. 改进的混沌蚂蚁群算法，将混沌理论与蚁群算法结合，改变蚁群算法。

  3. 所属分类：其它

  1. 混沌蚁群算法demo

  2. 混沌蚁群算法示例程序；混沌序列取代随机数；嵌入混沌搜索算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-03
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：lnpj198999

  1. 智能交通系统中车辆调度问题的自适应蚁群算法

  2. 考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班，建立车辆调度问题的数学模型。 针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法。 应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-31
    • 文件大小：877kb
    • 提供者：tianyanshi9337

  1. 混沌蚁群算法 .rar

  2. 混沌蚁群算法源代码，还有混沌蚁群算法介绍的说明文档ppt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yangtao_whut

  1. 改进型蚁群算法融合混沌优化的pSPIEL算法的无线传感器布局优化.pdf

  2. 改进型蚁群算法融合混沌优化的pSPIEL算法的无线传感器布局优化.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于人工智能蚁群算法的煤体瓦斯渗透率预测模型

  2. 利用经典人工智能生物蚁群算法,引入单体混沌理论对一般的人工蚁群算法进行优化,构建了以煤体有效应力、瓦斯气体内外压力、温度、气体吸附力为输入的人工智能蚁群算法瓦斯渗透率预测模型。利用三轴伺服渗流装置取15组数据对模型进行训练,迭代2 000次后观察实验结果。测试结果最大相对误差在3.5%以内,测试曲线拟合很好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38698433

  1. 一种家庭安保机器人运动路径规划的蚁群算法

  2. 由于家庭居住环境复杂，家庭安保机器人导航问题难于解决。使用传统蚁群算法，家庭安保机器人容易陷入搜索家庭环境局部极值的困境，无法找出在复杂环境下家庭最优的运动路径。因此，家庭安保机器人设计方案引入混沌理论改良局部个体的质量，利用混沌扰动，能够避免家庭机器人陷入搜索家庭环境局部极值的困境，由最初的混沌行为过渡到群体智能行为，使家庭安保机器人找到最优的运动路径。经仿真实验表明,在复杂的家庭环境下，家庭安保机器人也可以安全避障。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：328kb
    • 提供者：weixin_38657835

  1. 通过混沌蚁群的模糊系统辨识

  2. 在本文中，我们引入一种称为CAS（混沌蚂蚁群）的混沌优化方法，以解决设计用于识别动力学系统的模糊系统的问题。 CAS算法中每个蚂蚁的位置向量对应于所选模糊系统的参数向量。 在每个学习时间步骤中，都会根据适应度理论对CAS算法进行迭代，以给出模糊系统的最佳参数。 然后建立了相应的CAS设计的模糊系统，并将其应用于未知非线性动力学系统的辨识。 数值仿真结果表明了所开发的CAS设计的模糊系统的有效性和可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：666kb
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 通过混沌蚂蚁群的多重全局最优计算

  2. 这些技术综合了进来提出的挠度和斥力计算来避免局部极小。这些方法可以使蚂蚁蚁群优化算法一起可以有效地检测所有的体积最小。算法的性能通过最大化优化问题进行测试。实验结果表明了所提算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：606kb
    • 提供者：weixin_38741317

  1. 改进的混沌蚁群功能优化

  2. 混沌蚁群算法（CAS）是一种基于群体智能理论的优化算法，它受自然界中蚂蚁的混沌和自组织行为的启发。 在对CAS的特性进行分析的基础上，本文提出了对CAS的一种改进，称为改进的混沌蚁群（MCAS），它采用了两种新颖的策略来显着提高原始算法的性能。 这是通过将变量限制在搜索范围内并最终使全局最佳蚂蚁从不同蚂蚁的最佳信息中学习来实现的。 在五个基准功能上对MCAS进行的仿真表明，MCAS提高了解决方案的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：481kb
    • 提供者：weixin_38646634

  1. 基于混沌粒子群与蚁群算法的WSN路由协议

  2. 为了降低无线传感器网络（WSN）能量消耗，延长网络生存周期，提出了一种基于混沌粒子群（CPSO）和蚁群算法相结合的路由协议。该协议针对典型的分簇协议LEACH（Low -Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议的簇头选择进行了优化，考虑了节点剩余能量和簇内密集性等因素，采用新的混沌粒子群算法对簇头选择进行优化。然后，针对LEACH协议簇头到基站采用单跳通信，容易使簇头早亡的问题，采用蚁群算法优化簇头到基站的路由路径，减少通信消耗的能量。仿真结果表明，与传统的

  3. 所属分类：其它

  1. 基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法

  2. 为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势, 提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁 群协同优化算法. 利用信息熵产生初始群体, 增加初始群体的多样性, 并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传-蚁 群算法, 改进相关参数, 实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成. 通过仿真实例表 明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP) 50 座城市最短路径寻优时的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：weixin_38738830

  1. 带创造性思维的混沌蚂蚁群优化算法

  2. 针对混沌蚂蚁群优化算法(CASO) 容易陷入局部极值和精度低的缺陷, 从认知学角度进行分析, 将创造性思维(CT) 引入CASO 算法, 提出了一种带创造性思维的混沌蚂蚁群优化算法(CTCASO). 基于CT 过程的“四阶段”模型, 构建了算法框架, 改进了位置更新公式, 从而使蚂蚁个体在惯性、认知能力的基础上增强了CT 能力, 提高了蚁群 的整体寻优能力. 仿真结果表明, 所提出的算法搜索能力强、稳定性好, 并且未增加新的参数和计算难度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38703794
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