ant-colony

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所以我最近變得非常着迷於算法。最近我實現了一個蟻羣優化算法來解決TSP（很明顯很有趣）。現在我一直在尋找其他「問題」來解決。現在我想實現一個算法來解決涉及滿足百分比要求的問題，並且低於任意限制。例如：用戶輸入： 1）限制 -i.e.可用能量的數量。 2）「染色體」類型 -i。藍色（亞型 - 靛藍等），紅色（亞型 - 褐紅色等），黃色（亞型 - 淺黃色等） - 每個藍色主要屬性都有一個「池」可供

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基於蟻羣的集團

我想找到無向圖中的所有k-clique。因此我需要基於蟻羣的精確算法來查找圖中的所有k-clique。例如，考慮這樣鄰接矩陣： 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 在該相鄰的矩陣，我們有3個3集團：（1,2,3），（2,3,4），（3,4,5）我想在每張圖中找到這個k-clique。 note = K是以K-clique

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規劃一批業務員的成員有不同的起源

我可以命名的問題，因爲「多旅行商問題與共同節點」之旅。我有一羣來自城市不同地點的人。他們想要計劃參觀特定商店。我怎麼解決這個問題？我如何建模問題以使用元啓發式算法，如GA或ACO？

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在蟻羣系統中如何應用信息素規則？

我正在評論關於蟻羣系統（ACS）的文章Dorigo & Gambardella (1997)。有兩個信息素更新規則：本地更新和全局更新。但是，我不清楚應該如何應用每種方法。局部更新據我可以告訴有3個選項：更新爲螞蟻移動到一個新城市後，建立旅遊，即。（如第56頁上的建議）螞蟻在下一個螞蟻開始之前建立了一個巡視之後更新。（如第55頁的圖3所示）所有螞蟻都建立了一個遊覽後更新。（如附錄A

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ACO信息素更新

我正在研究ACO，並對選擇下一個城市的可能性有些困惑。我已閱讀了一些論文和書籍，但仍然不清楚選擇的想法。我正在尋找一個簡單的解釋，說明這條路徑的建立。啓發式和信息素如何進入這個決策？因爲我們在開始的每個邊緣有相同的信息素值，並且啓發式（接近度）值保持不變，那麼不同的螞蟻將如何根據這些值做出不同的決定？

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使用遺傳編程的蟻羣行爲

我正在研究使用遺傳編程進化螞蟻的食物覓食行爲，如Koza here所述。每一個時間步，我循環每一隻螞蟻，執行它的計算機程序（同一程序被羣體中的所有螞蟻使用）。目前，我已經定義了簡單的指令，如MOVE-ONE-STEP,TURN-LEFT, TURN-RIGHT等。但我也有一個函數PROGN，它依次執行參數。我遇到的問題是，因爲PROGN可以按順序執行指令，這意味着一個螞蟻可以在一個時間步中執行多個

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如何確定螞蟻羣體優化中的螞蟻數量

在蟻羣優化算法中，我們必須提供一些螞蟻。有沒有任何數學公式來選擇螞蟻的數量？

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在MAX-MIN螞蟻系統（MMAS）中，如果最初的信息素尚未找到，它如何依賴最佳解決方案？

我正在學習如何將max-min ant系統添加到我當前的ant系統中。從我讀過的審判信息素被初始化TMAX，TMAX的計算方法是， tMax = 1/best tour length 但究竟會是可能的，如果它依賴於一個旅遊這尚不初始化蹤跡信息素TMAX存在？ tMin還取決於tMax，這也使得它不可能在沒有最佳解決方案的情況下進行初始化。

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怎樣才能使蟻羣優化產生更一致的結果？

我開發了一個蟻羣優化的軟件實現來解決旅行商問題，但是由於ACO的隨機性，每次執行ACO算法都會產生一個不同的近似最優解。有沒有辦法讓ACO更具確定性？我明白它絕不會是100％確定性的，但我需要它能夠在相同的問題空間上運行多次，並且大部分時間至少會有類似的解決方案。我試過調整α，β，ρ和迭代次數，但我現在只是在黑暗中拍攝。

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使用.NET進行蟻羣優化

我正在尋找實現蟻羣優化的.NET類庫或.NET框架。你能否給我任何關於這個話題的鏈接，資源等。