java基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟(论文+开题报告+翻译+任务书+外文翻译).zip

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的 VRPD 问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。 对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立 VRP 问题，首先通过 floyd 算法验证各地点间 的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳 H 圈问题；之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求 解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为 582（公里），一次整体配送的最短时间为 11.64 （小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于 10 次。 对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对 14 个地点进行聚类，发现它 们属于同一个类；其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分 为 5 个飞行区；之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路 线；最后，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为 6.32（小时），相 较问题一时间缩短了近 50%。 对于问题三，在问题二的基础上

带时间窗的团队定向问题是一类重要的物流配送路径优化问题，其优化目标是制定最优可行车辆路线，在规定的时间窗内服务一组顾客，以获得最大的总收益。提出了一类改进蚁群算法，用以求解该问题。为了提高解构造质量与效率，使用一种快速的方法来确定动态候选链表，并且利用串行法和贪婪法构造解。与迭代局部搜索相比，所提算法能够在12s内得到更好的解。

(1)从任意两个城市出发(距离最小或最大)，一般为了扩 (2)有效地利用所找到的最短周游路 (3)两次改变信息素虽可加快搜索速度 ，但同时降低 了

第 4 卷第 3 期2004 年 9 月交 通 运 输工 程学 报J ournal of T raffic and T ransportation E ngin

1引言信息技术的发展 日新月异，极大地推动了人机交互技术的前进，使得计算机视觉在计算机识别与监控中发挥越来越重要的作用，出现了人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、年龄

包括最常用的蚁群算法和实现代码（Matlab、C#、C++等）

面对当前网络中流量的增长、业务种类的增多，SDN中多数的路由算法只支持一种QoS参数，没有兼顾对系统调度服务公平性的考虑，然而多参数限制的QoS 明显是NP 难问题，该问题用普通的路由算法难以解决，引进蚁群算法，在蚁群算法的基础上，将链路的时延、分组丢失率引入蚁群算法中，作为算法选择路径的依据，提出一种新的路由算法。该算法在对不同业务属性的数据流分类的基础上，根据网络的实时状况，为不同业务属性的数据流选择合适的路径，对网络中的数据流进行多路径传输。仿真实验表明，该算法能有效地降低数据流的时延、分组丢失率。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

蚁群算法的Matlab源程序，解决TSP，最短路径问题