蚁群

,它是在原有进化算法理 论框 架的基础上引入一个新算子 — 免疫算子 (i~une叩 erator),从而形成一种新的 算法。 求解背包问题的免疫算法主要采用克隆选择和贪心修正机理【川。 与相应的 遗传算法相比 ,该算法有效克服了早熟问题、改善了陷入局部极小值的缺陷 ,而 且寻优效果明显。 遗传算法、免疫算法等算法都是从进化理论发展而来的 ,但是大自然给我们 的启示并不仅仅在进化方面

索整个过程的。 种群中的每个个体是问题的一个解，称为“染色体”。 这些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传。 在每一代中用适应度来衡量染色体的好坏。 生成的下一代染色体称为后代，后代是由前一代染色体通过交叉或者变异运算形成的。 新一代形成中，根据适应度的大小选择、淘汰部分后代，从而保持种群大小的稳定性。 适应度高的染色体被选中的概率高，这样，经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体

现象：某一条路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大，蚂蚁就通过这种信息的交流找到从蚁巢到食物源的最短路径 一 .导言 11 2. 基本思想  从真实蚂蚁到人工蚂蚁 一 .导言 12 1. 旅行商问题描述  TSP问题：一个商人欲到 n个城市推销商品，已知每两个城市 i和 j之间的距离 dij，如何选择一条路径使得商人每个城市走一遍后回到起点且所走的路径最短 二 .ACO算法

.o为后缀的文件，是编译后的目标文件； .s为后缀的文件，是汇编语言源代码文件； .S为后缀的文件，是经过预编译的 汇编语言源代码文件。 执行过程 虽然我们称 Gcc 是 C 语言的编译器，但使用 gcc 由 C语言源代码文件生成可执行文件的过程不仅仅是编译的过程，而是要经历四个相互关联的步骤∶ 预处理 (也称 预编译 ， Preprocessing)、 编译 (Compilation)、 汇编