蚁群专题

数学建模必备算法合集，鲸鱼优化算法、灰狼优化算法、蚁群算法等

当前流行的算法及其应用 1. 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）原理：模仿座头鲸捕食行为，包括泡沫网捕猎和螺旋攻击行为。数学模型：搜索公式： X ( t + 1 ) = X ∗ − A ⋅ ∣ C ⋅ X − X ∗ ∣ \mathbf{X}(t+1) = \mathbf{X}^* - A \cdot |C \cdot \mathb

python实现蚁群算法

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，常用于解决优化问题，如旅行商问题（TSP）、调度问题等。这里，将提供一个简化的蚁群算法实现，用于解决旅行商问题（TSP）。蚁群算法（ACO）解决TSP问题的基本步骤：初始化：设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素增加强度系数等参数，初始化信息素矩阵。构建解：每只蚂蚁随机选择起点，根据信息素

基于ACO蚁群优化的城市最佳出行路径规划matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述基于ACO蚁群优化的城市最佳出行路径规划matlab仿真，可以修改城市个数，输出路径规划结果和ACO收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行点数较少时点数规模中等时点数较多时

蚁群算法求解旅行商问题 python

基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法,对比两个算法的仿真时间，收敛曲线，以及路径规划的结果，最短路径长度。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核

MATLAB蚁群算法求解带时间窗的旅行商TSPTW问题代码实例

MATLAB蚁群算法求解带时间窗的旅行商TSPTW问题代码实例蚁群算法编程求解TSPTW问题实例：在经纬度范围为(121, 43)到(123, 45)的矩形区域内，散布着1个商家（编号1）和25个顾客点（编号为226），各个点的坐标见表1。节点1表示商家，226表示与商家对应的顾客点。假定车辆行驶速度为30km/h，配送时间从配送员从商家位置出发算起，然后送到各个

蚁群算法及十进制蚁群算法

本文是在学习完蚁群算法，并且在2014年全国大学生数学建模比赛中应用之后，总结而得。其中引用文献均已标注，第一份matlab代码系引用，第二份matlab代码系原创。转载请注明出处！引言蚁群算法(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

MATLAB模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法

概况模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等算法，都是属于概率算法，不绝对，不迅速，能用其它方式解决的问题，不要用这些相对复杂的算法，比如有明确的线性关系或者非线性对应关系。这里的概率算法是指摇骰子式的算法，虽然这些算法的特定规则，很大程度能保证找到比较合适的结果，但是对于复杂的多最值图像，也未必取得令人满意的结果。为了解决这个问题，发展出了自适应模拟退火算法，自适应遗传算法等改进型，以

蚁群算法路径规划matlab

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的优化算法，它被广泛应用于路径规划问题中。在MATLAB中实现蚁群算法进行路径规划的基本步骤如下：初始化：设置算法参数，包括蚂蚁数量、信息素矩阵、启发式信息矩阵、最大迭代次数等。构建图模型：将路径规划问题转化为图模型，其中节点代表路径上的点，边代表节点间的连接。蚂蚁行为模拟：每只蚂蚁根据信息

蚁群算法ACO (Ant Colony Optimization)

蚁群算法小小的蚂蚁总是能够找到食物，他们具有什么样的智能呢？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，

群体智能仿真之简单蚁群算法

在生活中我们或多或少都会看到过蚂蚁，面对这个奇怪的家伙我们平时并不怎么关注它，但偶尔也会发现这个东西的神奇之处，为什么它们能成群结队的搬家，它们为什么能在群体中如此密切的配合行动，分工明确而不会乱成一团。这就是我们要探讨的问题，这要从蚁群算法开始说起，蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中

MATLAB实现蚁群算法优化柔性车间调度(ACO-fjsp)

蚁群算法优化车间调度的步骤可以分为以下几个主要阶段： 1.初始化阶段：设置算法参数，如信息素浓度、启发式因子等。这些参数将影响蚂蚁在选择路径时的决策过程。确定车间调度的具体问题规模，包括工件数量、机器数量以及每个工件在各机器上的加工时间等。 2.构建解阶段：将蚂蚁（即搜索代理）放置在初始位置，这通常代表调度的起始点。每只蚂蚁根据路径上的信息素浓度和启发式信息，按概率选择下一个要访问的节点

【ACO三维路径规划】基于matlab GUI蚁群算法无人机三维路径规划【含Matlab源码 254期】

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【ACO三维路径规划】基于matlab蚁群算法无人机三维路径规划【含Matlab源码 179期】

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【飞行器】基于matlab蚁群算法飞行器巡检路径【含Matlab源码 268期】

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【ACO TSP】基于matlab蚁群算法求解76城市旅行商问题【含Matlab源码 409期】

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【ACO TSP】基于matlab蚁群算法求解51城市旅行商问题【含Matlab源码 398期】

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【路径规划】基于matlab GUI多种蚁群算法栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 650期】

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【路径规划】基于matlab蚁群算法求解公交车路径规划问题【含Matlab源码 930期】

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【ACO TSP】基于matlab GUI蚁群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 929期】

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【路径规划】基于matlab GUI蚁群算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 927期】

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【ACO TSP】基于matlab蚁群算法求解30城市旅行商问题【含Matlab源码 1130期】

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【TWVRP】基于matlab蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题【含Matlab源码 1406期】

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【VRPSD】基于matlab蚁群算法求解运钞车路径规划问题【含Matlab源码 1511期】

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【ACO TSP】基于matlab蚁群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1583期】

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【TWVRP】基于matalb蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题【含Matlab源码 1579期】

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