改进的混沌蚂蚁群算法，葛方振，魏臻，混沌蚂蚁群算法（CAS）是一种新型的、基于群集智能的全局搜索优化算法,然而其对复杂的、大规模问题搜索问题往往失效,对高维优化问�

混沌蚂蚁群算法是受自然界真实蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发而产生的一种基于群智能理论的优化算法。介绍
了该算法的基本原理,并在对其进行算法分析的基础之上,提出了一种改进的混沌蚂蚁群算法,该改进算法采用全面学习策略
和一种简单的精细搜索策略以提高算法的性能。数值实验表明,该改进算法的收敛精度和结果稳定性优于混沌蚂蚁群算法。
在此基础上,将其应用于对P ID 控制器参数的优化,仿真显示其结果优于混沌蚂蚁群算法。

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。

python 智能算法——简单例子蚁群算法.py

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