蚁群算法缺点

① SOFM神经网络的缺点

神经网络具有很强的并行性和适应性，可以应用于控制、信息、预测等许多领域。蚁群算法首先成功应用于旅行商问题，然后被广泛应用于各种组合优化问题。但是算法的理论基础比较薄弱，算法的收敛性没有得到证明。很多参数只是凭经验设定，实际效果一般，使用起来往往不成熟。遗传算法是一种成熟的算法，具有很强的全局优化能力，能够快速逼近最优解。主要用于解决组合优化的NP问题。这三种算法可以相互集成。例如，遗传算法可以优化神经网络的初始权重，防止神经网络训练陷入局部最小值，加快收敛速度。蚁群算法也可以用来训练神经网络，但必须使用优化的蚁群算法，如max-min蚁群算法和精英保留策略。

② 如何提高蚁群路由算法收敛速度

蚂蚁算法是一种新型随机优化算法,能有效解决Ad Hoc网络多约束的QoS路由问题,但存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点.针对于此,在借鉴精英策略的基础上提出了一种基于双向收敛蚁群算法,并将该算法应用于Ad Hoc网络的QoS路由问题中.仿真结果表明,算法可明显提高数据包的投递率,降低端到端的传输时延.
可以
针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。

③ 遗传算法、粒子群算法、蚁群算法，各自优缺点和如何混合请详细点 谢谢

遗传算法适合求解离散问题，具备数学理论支持，但是存在着汉明悬崖等问题。
粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。
蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。
要将三种算法进行混合，就要针对特定问题，然后融合其中的优势，比如将遗传算法中的变异算子加入粒子群中就可以形成基于变异的粒子群算法。

④ 请问蚁群算法和遗传算法的优缺点比较（不要一大段一大段的，简洁概括即可）

遗传算法有比较强的全局搜索能力，特别是当交叉概率比较大时，能产生大量的新个体，提高了全局搜索范围，遗传算法适合求解离散问题，具备数学理论支持，但是存在着汉明悬崖等问题。
蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大。

两者都是随机算法，只不过遗传算法是仿生学的算法；蚁群算法是数学算法，是应用目前最广的算法 。针对不同的研究方向，它所体现出来的优缺点是不一样的，将这两个算法混合，优势互补，提高优化性能，并且分别来求解离散空间的和连续空间的优化问题。

希望可以帮到您，望采纳！

⑤ 蚁群算法用于路径规划时的优缺点

蚁群算法受起止点位置和障碍分布的影响，环境复杂时蚂蚁容易陷入不可行点，甚至出现路径迂回和死锁。

⑥ 蚁群算法的优势在哪里

能解NP问题。如果不是np的当然没必要用蚁群了。在解np问题时，蚁群算法的开销就在可以接受的范围内了

⑦ 蚁群算法优化BP神经网络 遇到的问题。

蚁群算法的实质是遗传算法，为了避免陷入局部最优解，我使用的办法是基因多样化算法，初始化基因组时，多取几组随机值，然后对这n组数据同时进化优化，并行计算。这样可以大大减低陷入局部最优解的风险

⑧ 蚁群算法的优缺点是什么人工鱼群算法的优缺点是什么

针对不同的研究方向，它所体现出来的优缺点是不一样的，不能一概而论的。

⑨ 蚁群算法与遗传算法的区别

都属于智能优化算法
但是蚁群算法具有一定的记忆性，遗传算法没有
蚁群算法有几种原则，比如觅食原则，避障原则等，遗传算法没有
蚁群算法属于群智能优化算法，具有并行性，每个粒子都可以主动寻优，遗传算法不行
蚁群算法基于信息素在环境中的指示，遗传算法是基于优胜劣汰的生物进化思想
遗传算法有选择，交叉，变异三种算子，每种算子又有各自的不同方法，通过对算子方法的修改和搭配，可以得到不同的改进遗传算法
蚁群算法则多和其他智能算法相结合，得到改进的蚁群算法

⑩ 求教：蚁群算法选择最短路径问题

这个例子其实是当初数模比赛时用来完成碎片拼接的，但其所用到原理还是求解最短路径的原理。但这里的最短路径和数据结构中最短路径有一定的区别。在数据结构中，对于最短路径的求解常用的一般有Dijkstra算法与Floyd算法，但对于要求出一条经过所有的点的并且要求路径最短，这些算法还是有一定的局限性的。而蚁群算法则很好地满足了这些条件。话说回来，很想吐槽一下网络流传的一些蚁群算法的例子，当初学习这个时候，身边也没有相关的书籍，只好到网上找例子。网上关于这个算法源代码的常见的有2个版本，都是出自博客，但是在例子都代码是不完整的，缺失了一部分，但就是这样的例子，居然流传甚广，我很好奇那些转载这些源码的人是否真的有去学习过这些，去调试过。当然，我下面的例子也是无法直接编译通过的，因为涉及到图像读取处理等方面的东西，所以就只贴算法代码部分。但是对于这个问题蚁群算法有一个比较大的缺点，就是收敛很慢，不过对于数量小的路径，效果还是很好的。function bestqueue =aco1(nt,nc_max,m ,st, sd ,Alpha ,Beta ,Rho ,Q,gethead,getend)%参数解释：%nt 路径所经过的点的个数；%nc_max 迭代的次数；%m 蚂蚁的个数；%st 起点序号；%sd 终点序号；%Alpha 信息素系数；�ta 启发因子系数；%Rho 蒸发系数；% Q 信息量；%gethead getend 是用来求距离矩阵的，可根据实际情况修改
% nt = 209;%碎片个数full = zeros(nt,nt);tic;%初始化距离矩阵for i =1:nt for t = 1:nt if i ~= t full(i,t) = sum(abs(getend(:,i) - gethead(:,t))); else full(i,t) = inf; end endend% a =full(156,187)eta = 1./full;%启发因子，取距离的倒数% eta% e = eta(4,2)tau = ones(nt,nt);%信息素矩阵% tabu = zeros(nt,nt);%禁忌矩阵，取蚂蚁数量和碎片数量一致，以减少迭代次数nc =1;%初始化迭代次数;rbest=zeros(nc_max,nt);%各代最佳路线rbest(:,1) = (linspace(st,st,nc_max))';rbest(:,nt) =(linspace(sd,sd,nc_max))'; lbest=zeros(nc_max,1);%各代最佳路线的长度pathlen = 0;%临时记录每代最佳路线长度stime = 1;%记录代数进度for i = 1:nc_max % 代数循环 delta_tau=zeros(nt,nt);%初始化改变量 stime for t = 1:m % 对蚂蚁群体的循环， tabu=zeros(1,nt);%禁忌向量，标记已访问的碎片，初试值设为0，访问之后则变为1; viseted = zeros(1,nt);%记录已访问的元素的位置 tabu(st) = 1;%st为起点，在此表示为碎片矩阵的编号，因为已经将蚁群放在起点，故也应将禁忌向量和位置向量的状态进行修改 tabu(sd) =1;%同上 visited(nt) = sd ;%同上； visited(1) = st;%同上； ht = 0; for r = 2:nt-1 %记录了还没访问的图片编号 vp = 1;%visited指示量 pp = [];%置空的概率向量 jc = 0; %获取尚未访问的位置的向量。 wv = zeros( nt -2 - ht ); for k =1 : nt if tabu(k) == 0 jc = jc +1; wv(jc) = k; end end% a =(tau(visited(end),ju(3))^Alpha)*(eta(visited(end),ju(3))^Beta)% visited(end) %计算选择的概率 for k=1:length(wv) pp(k)=(tau(visited(vp),wv(k))^Alpha)*(eta(visited(vp),wv(k))^Beta);%下一张碎片的选择概率计算，p =（信息素^信息素系数）*（启发因子^启发因子系数） end pp=pp./(sum(pp));%归一化 pcum =cumsum(pp); psl = find(pcum >= rand);%轮盘赌法 to_visit= wv(psl(1)) ;%完成选点 tabu(to_visit) =1; visited(r) = to_visit; ht =ht +1;%已访问碎片个数变化 vp =vp+1; end %路径变化信息 %对单个蚂蚁的路径进行统计 sum1 =0; for pr = 1:nt -1 x = visited(pr); y = visited(pr+1) ; sum1 =sum1 + full(x,y); end% vcell{t} =visited;%元胞记录每个蚂蚁的路径，即碎片顺序;% msum(t) = sum1; %信息素变化； for ww=1:(nt-1) delta_tau(visited(ww),visited(ww+1))=delta_tau(visited(ww),visited(ww+1)) + Q/sum1; end% delta_tau(visited(end),visited(1))=delta_tau(visited(end),visited(1))+Q/(sum1/100);% if t == m & i == nc_max % bestqueue = visited% end if t == m bestqueue = visited end end tau=(1-Rho).*tau+delta_tau; %完成信息素的更新，找出现有的最新的最佳路径,即信息素最多的路径； stime =stime +1;end toc;