基于蚁群算法实现路径优化的matlab源代码

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行业分类-电信-一种动态自适应传输路径优化SAS信号质量的方法.rar

A题飞行器的航迹规划问题-蚁群算法和多目标粒子群算法的赛题应用，学习算法的最好应用案例，带讲解的算法。

先商家后顾客的配送方式，采用遗传算法，带时间窗，有载重要求，动态外卖配送

采用新的交叉方式改进遗传算法，结果更优，迭代次数更少（已路径优化为例）

更具实际的路径优化求解模型，适用范围更广的路径优化模型，

matlab路径优化（遗传算法）带有客户满意度（有载重要求、时间要求、服务要求等）

Dijkstra算法实现快递路径优化。几年来，快递行业的发展越来火热。而其中必然涉及到运送路径的最优选择问题，故今天我们将模拟实现快递路径优化问题。假设问题如下： 假设我们要为快递公司设计快递投递路线优化程序。（1）每个市有个中转分发点，有些城市之间有直通路线，有些城市之间没有直通路线；（2）城市与城市之间的运费计算公式为：距离*1；（3）设投递包裹的尺寸、重量都一样，每条运输线路有个运力上限（即只能运输多少个包裹）。

伴随着现代物流的快速发展，冷链物流也得到快速发展。在冷链物流研究中配送路径优化问题对冷链物流的发展起到至关重要的作用，鉴于蚁群算法在路径优化问题中的成功应用，因此将蚁群算法应用到冷链物流配送路径优化问题中。考虑到蚁群算法运行中存在的问题，将遗传算法与粒子群算法引入到蚁群算法中，构成基于PSOGAACO算法的冷链物流配送路径优化算法。实验结果表明，这种构想是可行的，可以有效提高算法运行效率，缩短配送距离，提高经济效益。