蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。
当前基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究 -生物学、地质学-论文中国 究有效的遥感矿化蚀变信息提取新技术新方法,提高遥感找矿的可信度和效益,具有非常重要的科学和现实意义。蚁群算法(Ant colony optimization algorithm,ACO)是一种模拟自然界蚂蚁集体寻径行为的全新仿生进化算法,具有离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性等特点。由于
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启发式的智能搜索算法的出现为解决这类问题提供了新的途径,其中蚁群算法(Ant Colony Algorithm)作为一种仿生优化算法,具备分布式计算、自组织、正反馈等特点,应用十分广泛;但其算法本身也存在一些缺陷,如需要较长的搜索时间、...
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采用ANSYS软件作为结构分析器；提出了一种新的更新蚁群路径信息的策略，并使用这种改进的蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为优化器；构建了一个组合的结构优化方法。通过与ANSYS自带的零阶优化方法比较，这种组合方法的优化效果更好。
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...随着问题规模的扩大，组合优化问题常常会呈现组合爆炸特征，此类问题无法使用常规方法来求解，属于np-hard问题,车辆路径问题就是典型的组合优化问题。蚁群算法(aco)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法。
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最大最小蚁群算法 MAX-MIN Ant System
量子蚁群算法 QACA
改进蚁群算法 improved ant colony algorithm
混合蚁群算法 hybrid ant colony algorithm ; Mixed Ant Colony Algorithm
基本蚁群算法 Basic ant colony algorithm ; ant colony algorithm ; Ant System
二元蚁群算法 binary ant colony algorithm
自适应蚁群算法 adaptive ant-colony algorithm ; Adaptive ACS
多态蚁群算法 polymorphic ant colony algorithm
At the same time,many ant colonies exist in parallel ant colony optimization.
在并行蚁群算法中,多个蚁群同时并行存在。
参考来源 - 离散群体智能算法的研究与应用It includes genetic algorithm,ant colony optimization method and other approximation algorithms.
主要方法有遗传算法、蚁群算法以及一些近似算法。
参考来源 - 现代电力系统恢复控制研究综述Ant system has some defects , just as relatively long time in search, prone to stagnation and possibility of a local minimum.
蚁群算法存在搜索时间比较长,容易出现停滞现象且存在陷入局部极小可能性的缺陷。
参考来源 - 基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法的研究This paper presents a novel segmentation algorithm,which based on snake model and artificial ant colonies Snakes are well known method for matching an object’s contour model to features in an image.
本文提出一种新的结合Snake模型和蚁群算法的图像分割算法。
参考来源 - 结合蚁群算法的Snake模型的医学图像分割方法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
最后总结了蚁群算法的特点和研究应用现状。
The characteristics, research and application situation of ACA were summarized finally.
本文提出一种基于蚁群算法的车辆导航系统模拟模型。
This paper presented a vehicle navigation system simulation model based on ant colony algorithm.
蚁群算法是一种新型启发式优化算法，具有较多优点。
Ant colony algorithm is a new heuristic optimization method and it has many merits.
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