ACO蚁群算法

资 源 简 介

蚁群算法(ant colony optimization, 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Marco Dorigo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。蚁群算法是一种模拟进化算法，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。

详 情 说 明

蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种基于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径行为的机率型算法。该算法由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出。蚁群算法被广泛应用于图中寻找优化路径的问题。它是一种模拟进化算法，与遗传算法相比，蚁群算法在PID控制器参数优化设计问题中呈现出一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。通过数值仿真结果的比较，我们可以看出蚁群算法具有许多优良的性质，为解决复杂的优化问题提供了一种有力的工具。