蚁群算法的概念，最好能举例说明一些蚁群算法适用于哪些问题！ 蚁群算法(ant colony optimization，ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333337616565，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值.蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点.通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题.由柳洪平创建.预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物.当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来.最后，经过一段时间。
用图论算法解决快递员最优路径优化问题有什么优点，对比蚁群算法遗传算法等等
蚁群算法原理 粒子群优化(Particle Swarm Optimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm-EA).PSO 。原题描述 http：//www.ivanblog.cn/post/18.html。
蚁群算法是什么 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。
蚁群优化算法的蚁群优化算法 开 本：16开所属分类：图书>；>；计算机/网络>；>；人工智能定价：￥43.00 主要内容包括蚁群算法基本原理、蚁群算法在TSP及其扩展问题求解中的应用、蚁群算法在VRP及其扩展问题求解中的应用、蚁群算法在最优树问题求解中的应用、蚁群算法在整数规划问题求解中的应用、一般连续优化问题的蚁群算法以及多目标蚁群算法等。书中还给出了一些主要算法的Delphi程序实现源代码，可供参考或修改使用。本书可供运筹学、管理科学、系统工程、计算机科学等有关专业的高校师生、科研人员和工程技术人员阅读参考。
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经典的网络优化算法跟智能算法，哪个跟好些？譬如Dijkstra算法和蚁群算法。 Dijkstra算法和蚁群算法是有着本质不同的，属于两个范畴了，前者是确定性算法，输入一个图，必定能产生一个可行结果。而后者是属于启发式算法，有随机因素。。
经典的网络优化算法跟智能算法，哪个跟好些？譬如Dijkstra算法和蚁群算法。 Dijkstra算法和蚁群算法是有着本质不同的，属于两个范畴了，前者是确定性算法，输入一个图，必定能产生一个可行结果。而后者是属于启发式算法，有随机因素。不一定能产生好的结果，但一般情况下由于存在启发式因素和智能因素，能够产生比较好的结果，但不能保证产生全局最优解。况且前者是一个针对性很强的算法，只能用于最短路径计算，而蚁群算法可以用来解决一大类问题，比如图算法、数值优化、数据挖掘等等。
如何提高蚁群路由算法收敛速度？编程模拟基于蚁群算法的路由策略在实验的时候发现收敛速度很慢有时甚至收敛到错误的路径上请问如何设置参数能使收敛速度加快？。
