文档介绍:该【《蚁群算法介绍》 】是由【相惜】上传分享,文档一共【110】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【《蚁群算法介绍》 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。算法设计与分析第七章补充材料蚁群算法介绍山东师范大学计算机系授课:徐连诚,#3432#******@163,://lchxu./2005年9月5日—2006年1月20日编辑课件1内容一、启发式方法概述二、蚁群优化算法编辑课件2背景传统实际问题的特点连续性问题——主要以微积分为根底,且问题规模较小传统的优化方法追求准确——精确解理论的完美——结果漂亮主要方法:线性与非线性规划、动态规划、多目标规划、整数规划等;排队论、库存论、对策论、决策论等。传统的评价方法算法收敛性〔从极限角度考虑〕收敛速度〔线性、超线性、二次收敛等〕编辑课件3传统运筹学面临新挑战现代问题的特点离散性问题——主要以组合优化〔针对离散问题,定义见后〕理论为根底不确定性问题——随机性数学模型半结构或非结构化的问题——计算机模拟、决策支持系统大规模问题——并行计算、大型分解理论、近似理论现代优化方法追求满意——近似解实用性强——解决实际问题现代优化算法的评价方法算法复杂性编辑课件4现代优化(启发式)方法种类禁忌搜索〔tabusearch〕模拟退火〔simulatedannealing〕遗传算法〔icalgorithms〕神经网络〔works〕蚁群算法〔群体〔群集〕智能,SwarmIntelligence〕拉格朗日松弛算法〔lagrangeanrelaxation〕〕:解决离散问题的优化问题——运筹学分支。通过数学方法的研究去寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等,可以涉及信息技术、经济管理、工业工程、交通运输和通信网络等许多方面。数学模型::-1背包问题〔0-1knapsackproblem〕