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http://www.equn.com/forum/viewthread.php?tid=6768近一百多篇文章，打包壓縮后有 24.99MB ，基本上是從維普數(shù)據(jù)庫中下載來的蟻群算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型技術(shù)。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中引入，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。引言20世紀50年代中期創(chuàng)立了仿生學(xué)，人們從生物進化的機理中受到啟發(fā)，提出了許多用以解決復(fù)雜優(yōu)化問題的新方法，如進化規(guī)劃、進化策略、遺傳算法等，這些算法成功地解決了一些實際問題．20世紀90年代意大利學(xué)者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等從生物進化的機制中受到啟發(fā)，通過模擬自然界螞蟻搜索路徑的行為，提出來一種新型的模擬進化算法—— 蟻群算法．用該方法求解TsP問題、分配問題、job-shop調(diào)度問題，取得了較好的試驗結(jié)果．雖然研究時間不長，但是現(xiàn)在的研究顯示出，蟻群算法在求解復(fù)雜優(yōu)化問題 方面有一定優(yōu)勢，表明它是一種有發(fā)展前景的算法．蟻群算法的原理：研究表明：螞蟻在覓食途中會留下一種外激素．螞蟻利用外激素與其他螞蟻交流、合作，找到較短路徑．經(jīng)過某地的螞蟻越多，外激素的強度越大．螞蟻擇路偏向選擇外激素強度大的方向．這種跟隨外激素強度前進的行為會隨著經(jīng)過螞蟻的增多而加強，因為通過較短路徑往返于食物和巢穴之間的螞蟻能以更短的時間經(jīng)過這條路徑上的點，所以這些點上的外激素就會因螞蟻經(jīng)過的次數(shù)增多而增強．這樣就會有更多的螞蟻選擇此路徑，這條路徑上的外激素就會越來越強，選擇此路徑的螞蟻也越來越多．直到最后，幾乎所有的螞蟻都選擇這條最短的路徑．這是一種正反饋現(xiàn)象。以下是文件列表，全是 PDF 格式的：基于蟻群優(yōu)化算法遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負荷預(yù)測 蟻群算法的小改進基于蟻群算法的無人機任務(wù)規(guī)劃多態(tài)蟻群算法 MCM基板互連測試的單探針路徑優(yōu)化研究 改進的增強型蟻群算法基于云模型理論的蟻群算法改進研究基于禁忌搜索與蟻群最優(yōu)結(jié)合算法的配電網(wǎng)規(guī)劃自適應(yīng)蟻群算法在序列比對中的應(yīng)用基于蟻群算法的QoS多播路由優(yōu)化算法多目標優(yōu)化問題的蟻群算法研究多線程蟻群算法及其在最短路問題上的應(yīng)用研究 改進的蟻群算法在2D HP模型中的應(yīng)用制造系統(tǒng)通用作業(yè)計劃與蟻群算法優(yōu)化 基于混合行為蟻群算法的研究 火力優(yōu)化分配問題的小生境遺傳螞蟻算法基于蟻群算法的對等網(wǎng)模擬器的設(shè)計與實現(xiàn)基于粗粒度模型的蟻群優(yōu)化并行算法 動態(tài)躍遷轉(zhuǎn)移蟻群算法基于人工免疫算法和蟻群算法求解旅行商問題 基于信息素異步更新的蟻群算法 用于連續(xù)函數(shù)優(yōu)化的蟻群算法求解復(fù)雜多階段決策問題的動態(tài)窗口蟻群優(yōu)化算法蟻群算法在鑄造生產(chǎn)配料優(yōu)化中的應(yīng)用 多階段輸電網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)規(guī)劃的并行蟻群算法 求解旅行商問題的混合粒子群優(yōu)化算法 微粒群優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀及其進展 隨機攝動蟻群算法的收斂性及其數(shù)值特性分析 廣義蟻群與粒子群結(jié)合算法在電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配中的應(yīng)用改進的蟻群算法及其在TSP中的應(yīng)用研究 蟻群算法的全局收斂性研究及改進 房地產(chǎn)開發(fā)項目投資組合優(yōu)化的改進蟻群算法 一種改進的蟻群算法用于灰色約束非線性規(guī)劃問題求解 一種自適應(yīng)蟻群算法及其仿真研究 一種動態(tài)自適應(yīng)蟻群算法螞蟻群落優(yōu)化算法在蛋白質(zhì)折疊二維親-疏水格點模型中的應(yīng)用用改進蟻群算法求解函數(shù)優(yōu)化問題 連續(xù)優(yōu)化問題的蟻群算法研究進展蟻群算法概述Ant colony system algorithm for the optimization of beer fermentation control蟻群算法在K—TSP問題中的應(yīng)用 Parallel ant colony algorithm and its application in the capacitated lot sizing problem for an agile supply chain基于遺傳蟻群算法的機器人全局路徑規(guī)劃研究改進的蟻群算法在礦山物流配送路徑優(yōu)化中的研究基于蟻群算法的配電網(wǎng)絡(luò)綜合優(yōu)化方法 基于蟻群算法的分類規(guī)則挖掘算法蟻群算法在連續(xù)性空間優(yōu)化問題中的應(yīng)用 蟻群算法在礦井通風(fēng)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用 基于蟻群算法的液壓土錨鉆機動力頭優(yōu)化設(shè)計改進蟻群算法設(shè)計拉式膜片彈簧 計算機科學(xué)技術(shù)基本蟻群算法及其改進 TSP改進算法及在PCB數(shù)控加工刀具軌跡中的應(yīng)用 可靠性優(yōu)化的蟻群算法 對一類帶聚類特征TSP問題的蟻群算法求解 蟻群算法理論及應(yīng)用研究的進展 基于二進制編碼的蟻群優(yōu)化算法及其收斂性分析蟻群算法的理論及其應(yīng)用基于蟻群行為仿真的影像紋理分類 啟發(fā)式蟻群算法及其在高填石路堤穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用 蟻群算法的研究現(xiàn)狀 一種快速全局優(yōu)化的改進蟻群算法及仿真 聚類問題的蟻群算法 蟻群最優(yōu)化——模型、算法及應(yīng)用綜述 基于信息熵的改進蟻群算法及其應(yīng)用 機載公共設(shè)備綜合管理系統(tǒng)任務(wù)分配算法研究 基于改進蟻群算法的飛機低空突防航路規(guī)劃 利用信息量留存的蟻群遺傳算法 An Improved Heuristic Ant-Clustering Algorithm改進型蟻群算法在內(nèi)燃機徑向滑動軸承優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用 基于蟻群算法的PID參數(shù)優(yōu)化 基于蟻群算法的復(fù)雜系統(tǒng)多故障狀態(tài)的決策 蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究 基于蟻群算法的基因聯(lián)接學(xué)習(xí)遺傳算法 基于細粒度模型的并行蟻群優(yōu)化算法 Binary-Coding-Based Ant Colony Optimization and Its Convergence運載火箭控制系統(tǒng)漏電故障診斷研究 混沌擾動啟發(fā)式蟻群算法及其在邊坡非圓弧臨界滑動面搜索中的應(yīng)用蟻群算法原理的仿真研究Hopfield neural network based on ant system蟻群算法及其實現(xiàn)方法研究分層實體制造激光頭切割路徑的建模與優(yōu)化配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃蟻群算法基于蟻群算法的城域交通控制實時滾動優(yōu)化 基于蟻群算法的復(fù)合形法及其在邊坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用 Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem多產(chǎn)品間歇過程調(diào)度問題的建模與優(yōu)化基于蟻群算法的兩地之間的最佳路徑選擇 蟻群算法求解問題時易產(chǎn)生的誤區(qū)及對策用雙向收斂蟻群算法解作業(yè)車間調(diào)度問題 物流配送路徑安排問題的混合蟻群算法 求解TSP問題的模式學(xué)習(xí)并行蟻群算法基于蟻群算法的三維空間機器人路徑規(guī)劃 蟻群優(yōu)化算法及其應(yīng)用 蟻群算法不確定性分析一種求解TSP問題的相遇蟻群算法 基于蟻群優(yōu)化算法的彩色圖像顏色聚類的研究 鈑金件數(shù)控激光切割割嘴路徑的優(yōu)化 基于蟻群算法的圖像分割方法一種基于蟻群算法的聚類組合方法圓排列問題的蟻群模擬退火算法智能混合優(yōu)化策略及其在流水作業(yè)調(diào)度中的應(yīng)用 蟻群算法在QoS網(wǎng)絡(luò)路由中的應(yīng)用一種改進的自適應(yīng)路由算法基于蟻群算法的煤炭運輸優(yōu)化方法基于蟻群智能和支持向量機的人臉性別分類方法 蟻群算法在啤酒發(fā)酵控制優(yōu)化中的應(yīng)用 一種基于時延信息的多QoS快速自適應(yīng)路由算法蟻群算法中參數(shù)α、β、ρ設(shè)置的研究——以TSP問題為例 基于人工蟻群優(yōu)化的矢量量化碼書設(shè)計算法具有自適應(yīng)雜交特征的蟻群算法 蟻群算法在原料礦粉混勻優(yōu)化中的應(yīng)用 基于多Agent的蟻群算法在車間動態(tài)調(diào)度中的應(yīng)用研究用蟻群優(yōu)化算法求解中國旅行商問題蟻群算法在嬰兒營養(yǎng)米粉配方中的應(yīng)用 蟻群算法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用蟻群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀及研究展望 蟻群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究進展蟻群算法的理論與應(yīng)用簡單蟻群算法的仿真分析一種改進的蟻群算法求解最短路徑問題基于模式求解旅行商問題的蟻群算法一種求解TSP的混合型蟻群算法基于MATLAB的改進型基本蟻群算法動態(tài)蟻群算法求解TSP問題用蟻群算法求解類TSP問題的研究蟻群算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問題的一種方法用混合型螞蟻群算法求解TSP問題求解復(fù)雜TSP問題的隨機擾動蟻群算法基于蟻群算法的中國旅行商問題滿意解蟻群算法的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用及螞蟻智能體的硬件實現(xiàn)蟻群算法概述蟻群算法的研究現(xiàn)狀及其展望基于蟻群算法的配電網(wǎng)網(wǎng)架優(yōu)化規(guī)劃方法用于一般函數(shù)優(yōu)化的蟻群算法協(xié)同模型與遺傳算法的集成 基于蟻群最優(yōu)的輸電網(wǎng)絡(luò)擴展規(guī)劃自適應(yīng)蟻群算法凸整數(shù)規(guī)劃問題的混合蟻群算法一種新的進化算法—蛟群算法基于協(xié)同工作方式的一種蟻群布線系統(tǒng)
