蚂蚁寻找食物的过程 仅仅只有一种，行为方式在唯一的一种，但唯一能在的群体中，却能有一种独特的行为方式——这些行为都具有它们所构成的素素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。 。 信息会随着时间的流动而素素。 在开始的时候，由于在地面上没有素因此，蚂蚁他们的路径信息是每天走的信息。只是突然发现，一条条从发现到食物的途径存在。由于蚂蚁的行为方式是经常传播的，因此在这个时候，短时间内，短上的数量比长上的数量，让她有更多的信息显示给她们带来了更多的线索，给她们带来了更多的线索，让她们发现了更多的线索。 什么是蚂蚁群算法？ 算法也就是模拟寻找蚂蚁的过程，它能够求出从原点出发，每一个蚂蚁给定的点出点，最终返回原点的人为​​的方式。 。 本文使用群算法来解决问题环境下的平均负载率问题。

城市日用水量预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提，用神经网络对城市日用水量预测的非线性回归组合模型求解的过程中，提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值。此方法简化了训练过程，避免了BP算法易陷于局部极值等问题。将经过蚂蚁算法训练的神经网络应用到S.X市日用水量预测模型中，显示了此网络模型具有良好的预测能力，验证了基于蚂蚁算法的神经网络在城市日用水量的预测中具有有效性和可行性。

网络蚂蚁Java版源代码技术资料

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基于多媒体传输的网络应用均对服务质量（quality of service, QoS）有迫切的需求，如带宽、延迟、丢包率等。寻找满足上述QoS要求的组播树问题是一个NP=完全问题。在已有的多约束QoS组播路由算法中主要是局部搜索算法或集中式搜索算法，这些均不能保证在实际网络中找到全局解。本文提出用基于交叉熵的蚁群优化算法来求解多约束QoS组播路由问题，NS2仿真结果表明该算法能够快速找到近似最优解。

从零开始学习CANoe（九）—— 断点调试（Debug）_蚂蚁小兵-CSDN博客_capl调试.html

报告整理并分析了蚂蚁金服发展历程、发展战略及收入结构，通过梳理产品及业务板块、投融资及股权情况，阐述蚂蚁生态建立的探索历程。同时预测了蚂蚁金服的营收情况，对于蚂蚁金服到2021年能否实现业务转型给出预判。通过剖析万亿独角兽蚂蚁金服，希望帮助更多从业者理解科技与金融结合为行业带来的助力。

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