1、图像的路径，然后此路径下的图片名称就会显示在左边下面的中，然后单击就可以在右边的图片框中张张的显示刚才保存的图像如图所示。图图片演示当运行前的时候再参数设置里输入参数如图所示，然后在运行结束后，这些参数会自动保存在文本文档中如图所示。江西财经大学本科毕业设计图输入参数图数据保存本章小结本章主要是在陈烨的蚁群算法实验室上做出了优化和改进，使得在算法运行时能自动把参数的设置保存到文本文档中，而且能自己选择性的把算法运行所对应的图形保存到指定文件夹中，并进行图片演示，使得此软件能更方便的应用于对参数改动后的比较和不同蚁群算法之间的比较，也实现了算法的可视化。江西财经大学本科毕业设计结论与展望本文的工作总结如下介绍群智能，并通过蚂蚁的自组织行为引出蚁群算法，对其基本原理进行阐述。详细介绍了。

2、大优势，特别是年在比利时布鲁塞尔专门召开了第届蚂蚁优化国际研讨会后，现在每两年召开次这样的蚂蚁优化国际研讨会。这标志着蚁群算法的研究已经得到国际上的广泛支持，使得这种新兴的智能进化仿生算法展现出了勃勃生机。本文研究工作本文围绕蚁群算法的原理改进及其应用展开研究，全文共分六章，各章内容安排如下第章绪论本章首先对群智能进行介绍，然后阐述蚁群算法产生的背景。第二章蚁群算法概述本章详细介绍蚁群算法原理及其优缺点。第三章蚁群算法的参数设置研究江西财经大学本科毕业设计本章针对参数设置进行大量实验，并对实验结果做出研究分析，得出参数的选择规律，在此基础上，提出新的有效方法对蚁群算法最优组合参数进行选择。第四章蚁群算法实验分析本章分析几种改进的蚁群算法，并采用国际上通用的测试问题库中的对称问题作为。

3、结束后，可以单击打开抓图窗体，然后就会弹出抓图窗体，以便可以捕捉自己想要保存的图片进行保存。图打开抓图窗体当单击抓图窗体中的抓窗体后，所抓的图会保存在抓图窗体中的里，然后单击保存按扭，则可以自己选择想要保存的路径如图所示。图保存图像如果只想抓最优路径演化图，可以单击抓最优路径图抓平均路径图城市及路径状态图蚂蚁运动图时方法同此图，然后所抓的图就会显示在此界江西财经大学本科毕业设计面的图片框中如图所示。图直接抓最优路径图当已经抓好了图后，可以单击保存最优路径，然后就会弹出路径窗体如图所示，可以自己选择想要保存的路径，点击确定就会保存所抓图片。图图片保存当点击清空最优路径图的时候，图片被清空如图所示。江西财经大学本科毕业设计图清空图像当抓完图后，可以进入图片演示，然后可以在左边选择刚才保。

4、分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。蚁群算法的提出目前，群智能理论研究领域包括两种主要算法蚁群算法，简记和粒子群算法，简记。而以蚁群算法为代表的群体智能已成为当今分布式人工智能研究的个热点，它是由意大利学者等人从生物进化机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为后，于年首先提出的，也叫蚂蚁系统，。等人充分利用蚁群搜索食物的过程与著名的旅行商问题之间的相似性，吸收了蚂蚁的行为特征，设计虚拟的蚂蚁摸索不同的路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟信息量。虚拟的信息量会挥发，当蚂蚁每次随机选择要走的路径时，倾向于选择信息量比较浓的路径。根据信息量浓度更近的原则，既可选择出最佳路线。虽然蚁群算法的研究时间不长，但初步研究已显示它在求解复杂优化问题方面具有很。

5、选择的城市集合。列表记录了蚂蚁当前走过的城市。当所有座城市都加入到中时，蚂蚁便完成了次周游，此时蚂蚁所走过的路径便是问题的个可行解。式中的η是个启发式因子，表示蚂蚁从城市转移到城市的期望程度。在算法中，η通常取城市与城市之间距离的倒数。和分别表示信息素和启发式因子的相对重要程度。当所有蚂蚁完成次周游后，各路径上的信息素根据式更新。改进对于这两个问题，我做出了些改进，下面将结合截图界面详细介绍图是启动界面。图启动界面江西财经大学本科毕业设计设计此界面主要是为了设计几种算法的集成环境提供个入口，但需要增加种算法的时候可以直接在这个界面上加个按扭，然后加个模块就可以了。然后在这个界面上加了几个小功能，如个动态的时钟和个日历，可以让大家在研究蚁群算法的时候更方便。图是当运行。

6、群算法的原理及其优缺点。通过大量仿真实验得出如下结论蚂蚁数目信息素残留因子信息启发式因子期望启发式因子信息素残留因子信息素强度等都是非常重要的参数，其选取方式和选取原则直接影响到蚁群算法的全局收敛性和求解效率。得出了参数和的选择规律，并确定了它们的选取范围。得出当把和作为组参数进行调整比把它们分开调整更优。④在以前学者研究的三步走的基础上通过大量实验提出了四步走这种选择蚁群算法最优组合参数的有效方法，而且经过实验证明，四步走比以前学者提出的三步走更优。对五种蚁群改进算法原理进行分析，并在大量实验仿真的基础上得出如下结论对蚁群算法及其五种改进算法各自求解问题的性能进行了对比分析，得出以上六种算法性能结果排名。还发现当问题最优解相同时可以依据其他性能迭代次数迭代时间等得出最优结果。为了。

7、试对象，通过仿真试验对六种算法各自求解问题的性能进行比较，得出当问题最优解相同时，可依据其他性能迭代次数迭代时间等得出问题的最优结果。第五章可视化编程针对陈烨的蚁群算法实验室进行优化和改进。第六章结论与展望总结本文工作，提出展望。江西财经大学本科毕业设计蚁群算法概述下面详细介绍蚁群算法原理及其优缺点。蚁群算法基本原理现实生活中单个蚂蚁的能力和智力非常简单，但他们能通过相互协调分工合作来完成筑巢觅食迁徙清扫蚁穴等复杂行为，尤其以蚂蚁总能找到条从蚁巢到食物源的最短路径而令人惊叹。根据仿生学家的长期研究发现蚂蚁虽没有知觉，但运动时会通过在路径上释放出种特殊的分泌物信息素来寻找路径。蚂蚁个体之间就是利用信息素作为介质来相互交流合作的。条路上经过的蚂蚁越多，信息素的强度就会越大，而蚂蚁能感知。

8、度和勤恳做事踏实做人的人生原则将使我终生受益。半年来，通过与王老师的交流和学习，我懂得了如何开展科研工作。半年来，无论是我在学习还是在工作中，王老师都不断激励着我，正是王老师的关心与爱护才使我能顺利完成本次科研课题论文的撰写。导师的言传身教使我对做人做学问有了新的认识，这些将会成为我今后学习和工作的基础，也将成为人生道路上的精神财富。在此，向导师致以发自内心的感谢。许慧江西财经大学本科毕业设计附录作者在攻读学士学位期间发表的论文目录许慧,王正友,杨欢庆蚁群算法及其聚类应用矿山机械作者在攻读学士学位期间的科研杨欢庆,许慧蚁群算法及其应用江西财经大学第届科研课题重点课题指导导师王正友教授结题结论优摘要群智能是近年来人工智能研究的个热点话题。蚁群算法作为群智能算法的个热点，是意大利学者通。

9、上信息素的存在和强度，它们倾向于选择外激素强度大的方向，因为通过较短路径往返于食物和巢穴之间的蚂蚁能以更短的时间经过这条路径上的点，所以这些点上的外激素就会因蚂蚁经过的次数增多而增强，这样就会有更多的蚂蚁选择此路径，这条路径上的外激素就会越来越强，选择此路径的蚂蚁也越来越多。直到最后，几乎所有的蚂蚁都选择这条最短的路径。蚁群算法可以表述如下在算法的初始时刻，将只蚂蚁随机地放到座城市，同时，将每只蚂蚁的禁忌表的第个元素设置为它当前所在的城市。此时各路径上的信息素量相等，设为较小的常数，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间的距离地选择下座城市，在时刻，蚂蚁从城市转移到城市的概率为其中表示蚂蚁下步允。

10、学术论文还不足篇而截至年月，它的相关学术论文已超过篇，应用范围几乎涉及到了各个领域。江西财经大学本科毕业设计参考文献段海滨,王道波,于秀芬蚁群算法的研究现状及其展望中国工程科学秦玲蚁群算法的改进与应用扬州大学硕士论文,段海滨,王道波,朱家强蚁群算法理论及应用研究的进展控制与决策胡小兵蚁群优化原理理论及其应用研究重庆大学博士学位论文,吴庆洪,张纪会,徐心和具有变异特征的蚁群算法计算机研究与发展,江西财经大学本科毕业设计致谢本论文正是在导师王老师的悉心指导以及同学和朋友们的热情帮助才得以顺利地完成的。在这里我要特别衷心地感谢导师王正友教授，从本论文的选题内容设计到论文的写作过程中都倾注了导师大量的心血。王老师学识渊博治学严谨对问题分析独到，使我由衷敬佩。更重要的是,王老师宽宏谦和的处世。

11、模拟蚁群觅食行为提出的。本文首先介绍了群智能，然后详细介绍蚁群算法原理及其优缺点。接着依据大量实验对参数的选择进行研究，得出其选择规律，并在以前学者三步走的基础上提出了种四步走的有效方法来选择蚁群算法最优组合参数，然后对蚁群改进算法进行分析，同时以实验的方式对这几种算法各自求解问题的性能进行了对比分析，得出性能结果排名，并发现当问题最优解相同时还可以依据其他性能迭代次数迭代时间等得出最优结果，最后还对陈烨的蚁群算法实验室的可视化编程进行了优化和改进，使之能够更方便的用于几种算法性能比较和同种算法不同参数的比较。关键词群智能蚁群算法参数选择可视化,目录绪论引言群智能蚁群算法的提出本文研究工作蚁群算法概述蚁群算法基本原理蚁群算法的优点与不足本章小结蚁群算法的参数设置研究硬件软件环境平台。

12、算法研究可视化，更直观的对蚁群及其改进算法进行研究，在陈烨的蚁群算法实验室基础上做出如下优化和改进使得在算法运行时能自动把参数的设置和实验结果保存到文本文档中，方便下次其它算法直接调用这些参数后与该算法同样参数下的性能进行比较，也方便了在同种算法下更改参数后前后性能对比研究。能自己选择性的把算法运行所对应的图形保存到指定文件夹中，并能直接在该软件中进行图片演示，这些都方便了在指定参数下不同算法之间的性能比较以及在同算法中更改参数后的前后性能比较。本文的不足是只集成了种改进算法，以后还应该继续学习研究，把其它几种算法也做成可视化，便于蚁群算法及其改进算法参数设置和算法性能比较的研究。作为个前沿性的研究领域，蚁群算法引起越来越多国内外研究者们强烈的关注，初步统计结果表明，年蚁群算法相关。

参考资料：

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[3]毕业论文：虚拟自动取款机毕业设计总结（第26页，发表于2022-06-24）

[4]毕业论文：虚拟社区网站系统设计（第38页，发表于2022-06-24）

[5]毕业论文：虚拟示波器的设计与实现（功能模块部分）（第26页，发表于2022-06-24）

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