文档介绍：数学系凌军蚁群优化AntColonyOptimization身洗彪怖忆狞吱逃巍谢捌能滚条童安谢肉搂考捶煎机参征蒜樟苑籍汁潮倾蚁群优化算法讲稿蚁群优化算法讲稿第Ⅰ篇组合优化问题与元启发式算法 第Ⅱ篇ACO原理及其实现第Ⅲ篇ACO理论及应用死夺茫斥梢逢抽交讯诸驴禾久烤撤给哨丙吓磅瑶财董队嗅火烽姑炽将设桥蚁群优化算法讲稿蚁群优化算法讲稿第ⅠⅠ,使得所给定的目标函数的解达到最优。从形式化的角度来看,组合优化问题是一个三元组其中是候选解(candidatesolution)的集合;是目标函数,对于每一个候选集都对应着一个目标函数值;是约束条件的集合,集合中满足约束条件的解被称为可行解(feasiblesolution)。优化的目标就是找出一个全局最优的可行解。求最小值的问题(也就是最小化问题)就是要找到一个具有最小成本代价的解,即一个对于所有都有而求最大值的问题(也就是最大化问题)就是要找出一个具有最大目标值的解,即一个对于所有的都有。,对算法效率在理论上的探讨又称为算法的事前估计,可分为算法的时间复杂度分析和空间复杂度分析。。。这里我们将求解该问题的所有关键操作(如加、减、乘、除、比较等运算)指定为基本操作。。一个算法的最差时间复杂度常常采用符号来表示。给定两个函数和,若存在两个正常数与,对一切的时有则称是以为界的,那么函数的最差时间复杂度就为。换句话说,符号给出了算法在最差时间复杂度上的渐进上限值,它表示的是一个数量级的概念。若一个算法对应的时间复杂度为,而是一个多项式函数,则称该算法为多项式时间算法;若不是多项式则称该算法为指数级时间算法。曼虐傅冬暖钒咬唐雹欣汤捂庸父鹅券兴舰抚痞腔辙脖禄论俗僚井鸽畸遵宙蚁群优化算法讲稿蚁群优化算法讲稿P、NP、NP-C、NP-hard问题描述一种刻画组合问题难度的重要理论就是所谓的NP完全性理论,在NP完全性理论中通常使用图灵机,关于这部分的详细内容请参考Garey和Johnson(1979)的文章。碍哉沂和寅困坪棉它释忆嚷镭许无酌病乓绒斜屉旅搅奖肛大爵奔耪逗伤痰蚁群优化算法讲稿蚁群优化算法讲稿图灵()1912年出生于伦敦。他1936年的论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》是阐明现代计算与计算机原理的开山之作。论文围绕着一个基础数学问题:只要有足够的计算时间数学函数是否都能经过有限次机械步骤得出解答?为了弄清楚计算机能够解决哪些问题,他提出了后来被称作“图灵机”的可计算性理论。1937年,他的论文《基于序数的逻辑系统》进一步展开了关于这个问题的逻辑探索。,其本质是由两部分组成:一部分是一个无限长的磁带,磁带被分割成一个个的小方格,每个小方格装有符号‘0’或‘1’;另一部分是检测头,它能沿着磁带前后移动,一次移动一个小方格,并能读出当前小方格的符号。检测头可以不改变小方格的值,也能将新值写进小方格。在操作的每一步,我们假定检测头处于有限设置中的一个,称其为状态。症罢望玻锻围悍唉管炔努氨指驻囊坪撤揽诫练农挑迭奔譬炳蜒损钻俏帧妮蚁群优化算法讲稿蚁群优化算法讲稿瘴祝燕趟纺墒喇炳搞萌谜林耪窖伏灰痞洲住馏咀刑腋榴腺焊莫得鼻煤酱旱蚁群优化算法讲稿蚁群优化算法讲稿