毕业设计（论文）-蚁群算法原理及其应用

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1、蚁群算法原理及其应用摘要：蚁群算法是一种新型仿生类优化算法，是继模拟退火、遗传算法、禁忌搜索等之后的又一启发式智能优化算法。蚁群算法由意大利学者M.Dorign等人首先提出，并成功地应用于求解一系列NP完全的组合优化问题，如：旅行商问题、二次分配问题、车辆寻路问题和图着色问题等等。蚁群算法从提出到现在，短短十余年的时间，以其在离散型组合优化问题中的突出表现，吸引了人们的极大关注。本文围绕蚁群算法的理论及其应用举例说明其算法的使用方法及其程序的内容。本文将具体说明蚁群聚类、机器人路径规划问题在matlab中的应用，并对其原理进行分析。关键词：蚁群算法；matlab；蚁群聚类

2、；机器人路径规划AntColonyAlgorithmTheoryandItsApplicationABSTRACT:AntColonyAlgorithmisanewevolutionoptimizationalgorithmbasedonbionics,andisanotherintelligentoptimalalgorithmafterthefireoutsimulation,theinheritance,andtheprohibitionsearchetc.AntColonyAlgorithmwasfirstproposedbyMarcoDorigoandhisco

3、lleagues.NowithasbeensuccessfullyappliedtosolveaseriesofNP-completecombinationoptimizationproblems,suchasTravelingSalesmanProblem,QuadraticAssignmentProblem,VehicleRoutingProblem,GraphColoringProblemandsoon.AntColonyAlgorithmwiththediscretecombinationoptimizationproblemswithanoutstandingp

4、erformancehasattractedpeople’sattentionsinceitwasproposedjustadozenyearsago.Thispaperfocusesonthetheoreticalofantcolonyalgorithmanditsapplicationtoillustratetheuseofthealgorithmandthecontentoftheprogram.Thispaperwillillustratetheantcolonyclusteringproblemandapplicationofrobotpathplanningp

5、robleminmatlabtoanalyzeitsprinciple.KEYWORDS:antcolony；matlab；antcolonyclustering；robotpathplanning1前言蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。该算法充分利用了蚁群搜索食物的过程与旅行商问题(TSP)之间的相似性，通过人工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

6、到食物源的最短路径)来求解TSP问题。为了区别于真实的蚂蚁群体，我们称这种算法为“人工蚁群系统算法”，简称“蚁群算法”。该算法已经成功地应用于TSP(travelingsalesmanproblem)问题、QAP(quadraticassignmentproblem)问题和job-shop调度等经典组合优化问题，取得了较好的实验结果。虽然对此方法的研究刚刚起步，但研究表明蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面的一些优越性，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果

7、表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。MATLAB是Mathworks公司1984年推出的数学软件，其名称是由矩阵实验室(MatrixLaboratory)所合成，因此可知，其最早的理念是提供一套完善的矩阵运算指令，可随着数值运算需求的转变，MATLAB已经成为各种系统模拟和讯号处理等方面的标准语言。2蚁群算法2.1蚁群算法的基本原理蚁群算法是受对真实蚁群行为研究的启发而提出的。蚂蚁这种群居动物，虽然个体的行为简单，但群体的行为却极其复杂。人们经过大量的研究，得出蚂蚁个体之间通过一种称为外激素的物质进行