【ACO】蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)理论分析与matlab性能仿真,使用CEC2017测试

已于 2023-09-27 13:01:53 修改
阅读量249 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 01.仿生优化算法matlab仿真 文章标签： matlab 蚁群优化 aco CEC2017
于 2023-01-12 23:26:26 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/128667968
本文介绍了蚁群优化算法ACO的理论基础，详细阐述了自然界中蚂蚁觅食的启发，以及如何利用MATLAB实现ACO算法。文章重点探讨了在CEC2017优化算法测试函数上的应用，对F1~F5，F11~F15进行了性能仿真，展示了ACO在解决复杂优化问题的能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 目录

一、ACO蚁群优化理论简介

二、使用matlab实现ACO优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

一、ACO蚁群优化理论简介

      蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。

      蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并在周围环境发生变化后，自适应地搜索新的最佳路径。

       蚂蚁在寻找食物源的时候，能在其走过的路径上释放一种叫信息素的激素，使一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，信息素也就越来越多，蚂蚁们选择这条路径的概率也就越高，结果导致这条路径上的信息素又增多，蚂蚁走这条路的概率又增加，生生不息。这种选择过程被称为蚂

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【CEC2017】CEC2017优化算法目标测试函数综述以及CEC2017的matlab实现
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-03 5019
CEC2017共有30个单目标测试函数分别是：单峰函数(F1-F3)、简单多峰函数(F4-F10)、混合函数(F11-F20)和组合函数(F21-F30)。测试维度包含：10D、30D、50D、100D。CEC2017测试问题随着维度的增加求解极其困难。CEC测试函数数量较多，在本专栏的后续所有优化算法中，我们将选择F1~F5，F11~F15一共十组测试函数进行测试。
蚁群优化算法
热门推荐
子丰的博客
11-11 1万+
蚁群优化算法作为一种全局最优化搜素方法，同遗传算法一样，灵感都来源于自然界，并有良好的搜素性能。然而，从数学的角度来理解分析它们的工作方式是很难的，因为这些算法都具有很复杂的随机过程。        ACO算法的过程具有一定的随机性，这就要求初始化蚂蚁的数量和更新信息素的次数必须足够的多，只有这样才能最终收敛到全局最优解。虽然这使得ACO算法的执行需要花费比较长的时间，但是算法具有找到全局最优解
智能算法终极大比拼，以CEC2017测试函数为例，十种智能算法直接打包带走，不含任何套路
woaipythonmeme的博客
06-08 3924
人工蜂群(ABC)、灰狼(GWO)、差分进化(DE)、粒子群(PSO)、麻雀优化(SSA)、蜣螂优化(DBO)、白鲸优化(BWO)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)，基于反向动态学习的差分进化算法，共十种算法，直接一文全部搞定！
蚁群优化算法（ACO）
qq_44865735的博客
04-07 1万+
背景 思路
m云计算任务调度优化matlab仿真,输出成本,时间,负荷优化结果,对比ACO,PSO,WOA三种优化算法
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
12-06 778
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB WOA算法的初始阶段中,座头鲸并不知道食物所在的位置,他们都是通过群体合作来获得食物的位置信息,因此,距离食物最近的鲸鱼相当于当前的一个局部最优解,其他鲸鱼个体都会朝这个位置靠近,从而逐步包围食物,因此使用下列的数学模型表示:2.2气泡攻击 本阶段模仿座头鲸进行气泡攻击,通过收缩包围和螺旋更新位置来设计鲸鱼捕食吐出气泡的行为,从而达到鲸鱼局部寻优的目的。 (1)螺旋更新位置 座头鲸个体首先计算与当前最优鲸鱼的距
群体智能优化算法之蚁群优化算法(ACO)
松间沙路的博客
11-14 1万+
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！ 文章目录第五章 蚁群优化算法5.1 介绍5.2 人工蚂蚁的概念5.2.1 真实蚂蚁如何工作5.2.2 蚂蚁如何优化食物搜索5.2.3 什么是人工蚂蚁5.2.3.1 相同5.2.3.2 不同5.3 蚂蚁系统5.4 三种模型5.4.1 蚁密系统模型5.4.2 蚁量系统模型5.4.3 蚁周系统模型5.5 改进的蚁群优化算法5.5.1 带精英策略的蚂蚁系统5.5....
edge_CEC_2008_main.zip_ACO_CEC_ant colony_edge optimization_wall
07-15
标题中的"edge_CEC_2008_main.zip_ACO_CEC_ant colony_edge optimization_wall"表明这是一个关于图像边缘检测的项目，使用了2008年连续进化计算（CEC）会议上的方法，并且采用了蚂蚁群优化算法（ACO）。描述部分确认...
ACS.rar_ACS TSP_ACS 蚁群算法_acs_ant class_ant colony system
09-14
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径的优化算法，由Marco Dorigo在1992年提出。它以生物群体行为为基础，通过迭代过程在全球范围内搜索最优解，尤其在解决旅行商问题...
Image Edge Detection Using Ant Colony Optimization:Image Edge Detection Using Ant Colony Optimization-matlab开发
05-30
蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）是一种受蚂蚁寻找食物路径行为启发的优化算法。在自然中，蚂蚁通过在路径上释放信息素来通信，形成一种集体智能。ACO算法将这种机制应用于解决组合优化问题，如旅行商问题...
基于蚁群优化的图像边缘检测算法研究
资源摘要信息: "本资源是一个关于利用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）进行图像边缘检测的研究文件，文件标题为'edge_CEC_2008_main.zip_ACO_CEC_ant colony_edge optimization_wall'，文件描述为'An ...
智能计算——蚁群优化算法实现
qq_47391835的博客
03-23 1513
基本原理 自然界现象：自然界蚂蚁群体在寻找食物的过程中，通过一种被称为信息素（Pheromone）的物质实现相互的间接通信，从而能够合作发现从蚁穴到食物源的最短路径。 算法抽象：通过对这种群体智能行为的抽象建模，研究者提出了蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO），为最优化问题、尤其是组合优化问题的求解提供了一强有力的手段。 蚂蚁在寻找食物的过程中往往是随机选择路径的，但它们能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信息素浓度高的方向行进。信息素由蚂蚁自身释放，是实现蚁群
蚁群优化算法 ACO
CICI❤️的博客
10-24 2753
群体智能（swarm intelligence） 定义： 由单个复杂个体完成的任务可由大量简单个体组成的群体合作完成，而后者往往更具有健壮性、灵活性等优势。在没有集中控制，不提供全局模型的前提下，为寻找复杂问题解决方案提供了新的思路。 分类： 一组简单智能体(agent)构成的集体智能，以蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和蚂蚁聚类算法等为代表 把群体中的成员...
基于Matlab传统图像处理技术的车辆车型识别与分类方法研究
ZSW1218的博客
07-23 374
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，车辆检测与识别已经成为智能交通系统中的一个重要研究方向。传统图像处理方法通过对图像进行预处理、特征提取、分类与识别，提供了一种无需复杂深度学习模型的解决方案。本研究基于MATLAB平台，采用传统图像处理技术，提出了一种新的车辆车型识别与分类方法。通过背景差分、图像灰度化、二值化、形态学处理等多种传统图像处理技术，对车辆图像进行处理，提取车辆的特征信息。进一步地，通过对图像中车身区域的分析，结合车辆占比和边界检测等参数，对车辆进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地从交通场
Matlab学习笔记：界面使用
xnglan的博客
07-22 377
摘要：本文详细介绍了MATLAB界面的核心功能区域及使用方法。主要内容包括命令窗口的直接运算、工作区的变量管理、当前文件夹的路径操作、编辑器的脚本编写与调试、绘图窗口的数据可视化、应用程序选项卡的交互工具，以及实时编辑器的文档创建功能。文章提供了各模块的典型操作示例和实用技巧，如命令窗口的clc清屏、工作区的变量保存、编辑器的断点调试等，并推荐初学者从命令窗口操作开始逐步学习。最后还介绍了界面布局保存、快捷键等定制技巧，帮助用户高效使用MATLAB开发环境。
Simulink仿真-model Setting关键配置
weixin_45160274的博客
07-21 498
本文介绍了Simulink仿真设置的关键参数与优化方法。主要内容包括：1)求解器配置，区分变步长(推荐ode45/ode15s)和固定步长解法器的适用场景；2)数据I/O管理，说明信号记录与MATLAB工作空间交互的方法；3)诊断设置，强调代数环和过零检测的处理技巧；4)性能优化方案，如并行计算和内存管理；5)典型应用场景的推荐配置表。文章提供了从基础参数设置到高级优化的一站式指导，帮助用户根据系统特性选择最佳仿真配置。
2025年7月Renewable Energy-冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer-附Matlab免费代码
最新发布
weixin_44028734的博客
07-24 485
本期介绍一种创新元启发式算法——冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer，CFO。以冬虫夏草独特的形成过程为灵感，阐述了所拟CFO的概念框架和模型构建。于在JCR 1区，中科院1区 SCI 能源领域冬虫夏草因其生长季节横跨冬夏两季而得名，是一种珍贵的传统中药材。冬虫夏草独特的形态是由冬虫夏草寄生在幼虫上形成的。一生要经历卵期、幼虫期、蛹期和成虫期。1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
双8无碳小车“cad【17张】三维图＋设计说名书
kejigongjiang的博客
07-20 1010
已知条件：场地在半张标准乒乓球台（长1525mm、宽1370mm）上，有3个障碍桩沿中线放置，障碍桩为直径20mm、长200mm的3个圆棒，两端的桩至中心桩的距离为（350±50）mm，要求所设计的小车绕中线上的3个障碍桩按双“8”字轨迹循环运行，并使小车尽可能提高完成双“8”字的绕行圈数。汽油和柴油的利用为世界工业发展奠定了深远的意义，但是随着工业化的发展，环境问题日益凸显，随着人们环保意识的增强，各种能源涌现出来，各种新能源技术得到了发展和应用，例如太阳能、水能、电能等[8][9]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Simuworld

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值