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利用蚁群算法实现多种优化功能，多种应用，主要是实现路径规划，
对神经网络系统的组成及运用的概述，对最短最优方法的概述。
This book introduces the rapidly growing field of ant colony optimization. It gives a broad overview
蚁群算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。 • 蚂蚁寻找食物源时，在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。
ant蚁群算法
蚁群算法分析
关于蚁群算法的描述,一次算法基础课的课程设计报告,对蚁群算法进行了详尽的分析,并给出了测试结果和主要代码。
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
蚁群算法(ant colonyoptimization, 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
蚁群算法解决tsp旅行商问题，城市序列为随机生成的坐标
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