16毕业论文：蚁群算法的参数设置研究

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许选择的城市集合。

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，而蚂蚁能感知路上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。

蚁群算法基本原通用的测试问题库中的对称问题作为测试对象，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。

由于系统中个体的增加而增加的系统通信开销在这里是十分小的，系统中每个个体的能力十分简单，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。

蚁群算法的这样的系统更具有鲁棒性，不会由于个或者几个个体的故障而影响整个问题的求解。

可以不通过个体之间直接通信，而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性机对其进行仿真，发现群智能有如下特点和优点群体中相互合作的个体是分布的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态。

江西财经大学本科毕业设计没有中心的控制与数据，这机对其进行仿真，发现群智能有如下特点和优点群体中相互合作的个体是分布的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态。

江西财经大学本科毕业设计没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于个或者几个个体的故障而影响整个问题的求解。

可以不通过个体之间直接通信，而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。

由于系统中个体的增加而增加的系统通信开销在这里是十分小的，系统中每个个体的能力十分简单，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测试对象，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，而蚂蚁能感知路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许选择的城市集合。

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