7,129
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第148行：
第148行： − '''<font color="#32CD32"> − − procedure ACO_MetaHeuristic is − − 过程 ACO_ 元启发式是 − − − while not_termination do − − 而不是终止合同 − − − generateSolutions() − − 概要解答() − − daemonActions() − − − daemonActions () − − pheromoneUpdate() − − − 信息素更新() − − − repeat − − 重复 − − end procedure − − 结束过程 − − </font>''' 第214行：
第178行： − + − <math>+ − − − − p_{xy}^k = − − 1 = 0 = 0 = 0 − − − − \frac − − − { (\tau_{xy}^{\alpha}) (\eta_{xy}^{\beta}) } − − − − {(tau _ { xy } ^ { alpha })(eta _ { xy } ^ { beta })} − − { \sum_{z\in \mathrm{allowed}_x} (\tau_{xz}^{\alpha}) (\eta_{xz}^{\beta}) } − − − − { sum _ { z in mathrm { allowed } _ x }(tau _ { xz } ^ { alpha })(eta _ { xz } ^ { beta })} − − </math> − − 第345行：
第282行： − −
→Algorithm and formulae
在蚁群算法中，人工蚂蚁是一种简单的计算代理，可以为给定优化问题寻找最优解。为了应用蚁群算法，需要将优化问题转化为在加权图上寻找最短路径的问题。在每次迭代的第一步，每个蚂蚁随机构造一个解，即图中的边应遵循的顺序。在第二步中，比较不同蚂蚁发现的路径。最后一步是更新每个边上的信息素水平。
在蚁群算法中，人工蚂蚁是一种简单的计算代理，可以为给定优化问题寻找最优解。为了应用蚁群算法，需要将优化问题转化为在加权图上寻找最短路径的问题。在每次迭代的第一步，每个蚂蚁随机构造一个解，即图中的边应遵循的顺序。在第二步中，比较不同蚂蚁发现的路径。最后一步是更新每个边上的信息素水平。
'''procedure''' ACO_MetaHeuristic '''is'''
'''procedure''' ACO_MetaHeuristic '''is'''
'''while''' not_termination '''do'''
'''while''' not_termination '''do'''
generateSolutions()
generateSolutions()
daemonActions()
daemonActions()
pheromoneUpdate()
pheromoneUpdate()
'''repeat'''
'''repeat'''
end procedure
end procedure
<math>
<math>
p_{xy}^k =\frac{ (\tau_{xy}^{\alpha}) (\eta_{xy}^{\beta}) }
{ \sum_{z\in \mathrm{allowed}_x} (\tau_{xz}^{\alpha}) (\eta_{xz}^{\beta}) }</math>
p_{xy}^k =
\frac
{ (\tau_{xy}^{\alpha}) (\eta_{xy}^{\beta}) }
{ \sum_{z\in \mathrm{allowed}_x} (\tau_{xz}^{\alpha}) (\eta_{xz}^{\beta}) }
</math>
其 Lk是蚂蚁k移动的代价(通常是长度)，q是一个常数。
其 Lk是蚂蚁k移动的代价(通常是长度)，q是一个常数。
==Common extensions==
==Common extensions==