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2021年1月25日 — 蟻群最佳化演算法有許多的版本，這篇文章會聚焦在最原始的螞蟻系統(Ant System, AS)，分享如何以Python進行演算法的實作，並用台灣22個縣市的經緯度 ...

2024年1月10日 — 最新发布 蚁群算法用python实现 · 蚁群算法通常用于解决组合优化问题，例如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题、作业调度等。 蚁群算法的基本思想是模拟蚂蚁 ...

2023年1月8日 — ACO(Ant Colony Optimization)是模擬自然界中蟻群尋找食物的仿生演算法。在螞蟻移動的過程中，不斷嘗試最短路徑，並會在走過的路上留下特殊的費洛蒙，螞蟻 ...

2023年3月28日 — 本项目是使用Python实现的蚁群算法。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法，对蚂蚁行为进行模仿抽象。在 ...

研究以特定城市為案例，利用Python程式語言建立精緻城市模型，模擬不同路徑的效能表現。在路徑規劃方面，本研究選擇採用蟻群演算法，這種模擬螞蟻行為的啟發式優化方法 ...

以Python實作蟻群演算法(Ant Colony Optimization, ACO)並解決旅行商人問題 ... 以Python實作粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO). Read more… 1.95K.

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2022年6月5日 — 蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO） 于1991年首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时， 会在其经过的路径上释放一种信息 ...

平时算法学习的积累. Contribute to junyi118/- development by creating an account on GitHub.

2021年3月27日 — 蚁群算法天生适合解决路径问题、指派问题，效果通常比粒子群等要好。相比于模拟退火算法，计算更稳定。相比于粒子群算法收敛性更好。