蚁群算法的示例程序

资 源 简 介

蚁群算法的示例程序

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法。该算法通过人工蚂蚁在解空间中的移动和信息素更新机制，逐步找到最优解路径。

在示例程序中，用户可以自定义两个关键参数：蚂蚁数量和各组蚂蚁数量。蚂蚁数量决定了算法搜索的广度，而组数设置则影响分类结果的多样性。程序运行后会直观展示最终的分类结果。

算法核心通过以下步骤实现： 初始化阶段：随机分布蚂蚁位置并设置相同的信息素浓度 迭代过程：每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息选择路径 信息素更新：优质路径上的信息素增强，较差路径上的信息素挥发 终止条件：达到最大迭代次数或满足收敛条件

该算法特别适用于解决旅行商问题、网络路由优化和数据聚类等场景。示例程序通过可视化方式直观展示了蚂蚁群体如何通过简单个体行为涌现出复杂的智能模式。