遗传蚁群算法
2016-12-26 13:43:03 0 举报遗传蚁群算法是一种结合了遗传算法和蚁群算法的优化方法。它模拟了自然界中蚂蚁觅食的过程，通过信息素的传递来寻找最优路径。同时，它也利用了遗传算法中的交叉、变异等操作来不断优化解空间，从而得到更好的解决方案。 遗传蚁群算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，适用于解决复杂的组合优化问题。它在物流、交通、生产调度等领域都有广泛的应用前景。
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大纲/内容
采用合适的选择策略从种群中选择确定的个体进入配对池
当前结点为终点
所有蚂蚁进行路径选择
记录种群中最优蚂蚁
所有蚂蚁路径选择完毕
计算配对池中所有个体的适应度值，并记录最优个体
N
二次更新最优蚂蚁所经过的路径上的信息素
移动到下一结点
将配对池从个体更新至种群，并保存最优个体
Y
满足终止条件
输出最优解
对配对池中的所有个体依照概率进行变异操作
输入初始数据并初始化全局信息
进入蚁群算法，并对蚂蚁群体进行初始化
更新每只蚂蚁所经过路径上的信息素
开始
对配对池中的个体依照概率进行两两交叉操作
进入遗传算法，并对种群进行初始化
对每只蚂蚁进行下一个结点选择
记录全局最优个体，并将遗传算法产生的解转换为蚁群算法中信息素的初始值
结束
计算种群中所有个体的适应度
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