蚁群算法 PID

1、 完成时间：完成时间： 20162016 年年 5 5 月月 1 17 7 日日 Fault localization based on combines active and passive Fault localization based on combines active and passive measurements in computer networks by ant colony measurements in computer networks by ant colony optimizationoptimization Abstract:As computer networks continue to grow in size and complexity, effective network management is expected to become even more crucially important and more challenging. Computer network applica-tions ca。

2、退火算法 9 3.1.3 遗传算法. 9 3.1.4 粒子群优化算法 10 3.1.5 神经网络算法 11 第四章 基于蚁群算法系统开发基本思想 11 4.1 物流配送的问题描述. 11 4.2 数学模型的建立. 12 4.3 约束条件. 12 4.4 优化目标. 13 4.5 优化配送路线的蚁群算法. 13 4.5.1 基本思想. 13 4.5.2 算法实现 14 4.6TSP 问题概述. 15 4.7 基于蚁群算法求解旅行商问题（TSP）的基本流程. 15 4.8 VRP 相关问题论述. 18 第五章 蚁群算法的改进 . 19 5.1 问题描述. 19 5.2 最大最小蚁群算法. 20 5.3 蚁群算法的其他改进策略. 21 第六章 软件实现 24 6.1 功能要求 24 6.2 总体设计. 24 6.3 软件架构 25 6.4 测试文档 25 第七章 总结语 26 参考文献 28 摘要：摘要：本文所要探讨的物流配送路径优化问题，是基于改进蚁群算法的物流最优 路径选择系统，算法实际上是正反馈原理和启发式算法相结合的一种算法。
该软 件采用 C+语言编写，用 Qt 做界面，可在 W。

3、职 1 班 指导教师 宗欣露 日 期 2013 年 5 月 8 日 本科毕业生设计（论文） 2 摘 要 许多实际工程问题可以抽象为相应的组合优化问题， TSP 问题是作为所有组合优化问题的 范例而存在的，它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。
从理论上讲，使用穷举法可以求解出 TSP 问题的最优解；但是对现有的计算机来说，让它在如此庞大的搜索空间中寻求最优解，几乎是不可能的。
所以，各种求 TSP 问题近似解的算法应运而生了，本文所描述的蚁群算法（ AC）也在其中。
目前已出现了很多的启发式算法，而蚁群算法作为一种新型的启发式算法，已成功地应用于求解 TSP 问题。
蚂蚁通过分泌信息素来加强较好路径上信息素的浓度，同时按照路径上的信息素浓度来选择下一步的路径：好的路径将会被越来越多的蚂蚁选择，因此更多 的信息素将会覆盖较好的路径；最终所有的蚂蚁都集中到了好的路径上。
蚂蚁的这种基于信息素的。

4、展使 组播在共同的链路上共享带宽成为可能。
由于上述原因必须考虑多点路由问题。
由于网络是动态变化的，网络拓扑结构的变化的不可预测性和变化的频繁性 和不确定性是网络多点路由问题与其他常见的组合优化问题的根本不同之处，网 络流量的随机性和偶然性也是网络动态变化的主要因素。
有效快捷的网络路由算 法是网路发展的重要问题。
而蚁群算法的出现和广泛应用，提供了多点路由优化设计的新的思想。
蚁群 算法是一种模拟进化算法，它是在对自然界中真实蚁群的集体行为研究的基础上， 由意大利学者 M.Dorigo 等人首先提出的。
M.Dorigo 等人充分利用了蚁群搜索食物 的过程与著名的旅行商问题（TSP）之间的相似性，通过人工模拟蚂蚁搜索食物的 过程（即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路 径）来求解 TSP 问题。
仿生学家通过大量细致观察研究发现，蚂蚁个体之间是通过 一种被称为外激素的物质进行信息传送，从而能相互协作，完成复杂的任务。
蚂蚁 在运动过程中，能在它所经过的路径上留下该物质，而且蚂蚁在运动过程中能够感 知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向，蚂蚁倾向于朝着这种物。

5、chining time of CNC machines and for achievement of optimal process plans. The present work proposes an application of an ant colony algorithm, as a global search technique, for a quick identification of optimal or near optimal index positions of cutting tools to be used on the tool magazines of CNC machines for executing a certain set of manufacturing operations. Minimisation of total indexing time is taken as the objective function. Keywords Indexing time . Automatic tool change。

6、理和蚁群聚类算法的数学模型， 通过调整传统的蚁群算法构建了求解 聚类问题的蚁群聚类算法。
最后，本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的 蚁群聚类算法，并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类，还利用该算法 对 2005 年中国 24 所高校综合实力进行分类，得到的分类结果与实际情况相符， 说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。
【关键词】蚁群算法；计算机仿真；聚类；蚁群聚类 II Study on Ant Colony Algorithm and its Application in Clustering Abstract： As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domai。

7、算 法 程序设计综合课程设计 - 3 - 蚁群算法求解问题蚁群算法求解问题 程序设计综合课程设计 - 4 - 目录目录 第一章 课程设计目的和要求 - 1 - 1.1 程序设计目的 - 1 - 1.2 程序设计要求 - 1 - 第二章 程序设计内容 - 3 - 2.1 关于蚁群智能和 - 3 - 2.2 解决的问题 - 4 - 第三章 详细设计说明 - 5 - 3.1 模块描述 - 5 - 3.2 性能 - 5 - 3.3 输入项和输出项 - 6 - 3.4 算法 - 7 - 3.5 流程逻辑 . - 10 - 3.6 接口 . - 11 - 3.7 数据存储说明 . - 13 - 3.8 注释设计 . - 13 - 3.9 限制条件 . - 14 - 3.10 测试计划 - 14 - 第四章 程序使用说明 . - 15 - 第五章 程序设计心得与体会 . - 20 - 附录一：参考文献 - 21 - 附录二：程序清单 - 22 - 程序设计综合课程设计 - 1 - 第一章第一章 课程设计目的和要求课程设计目的和要求 1.1 1.1 程序设计目的程序设计目。