蟻群算法( ANT colony algorithm) 是由意大利學(xué)者
Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世紀90 年代初期通過模擬自然界
中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發(fā)
式仿生進化系統(tǒng)。蟻群算法包含兩個基本階段:適應(yīng)階
段和協(xié)作階段。在適應(yīng)階段,各候選解根據(jù)積累的信息
不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)。在協(xié)作階段,候選解之間通過信息
交流,以期望產(chǎn)生性能更好的解,這類似于學(xué)習(xí)自動機
的學(xué)習(xí)機制。蟻群算法最早成功應(yīng)用于解決著名的旅
行商問題(t raveling salesman problem , TSP) ,該算法采
用了分布式正反饋并行計算機制,易于與其他方法結(jié)
合,而且具有較強的魯棒性[325 ] 。
蟻群算法創(chuàng)立十多年來,無論在算法理論還是在算
法應(yīng)用方面都取得了很多突破性研究進展。
標簽：
algorithm
Dorigo
colony
ANT
上傳時間：
2016-01-18
上傳用戶：xyipie
