城市TSP问题优化对比蚁群算法和模拟退火算法matlab2021a仿真测试。
m=50; %m 蚂蚁个数
Alpha=1; %Alpha 表征信息素重要程度的参数
Beta=5; %Beta 表征启发式因子重要程度的参数
Rho=0.1; %Rho 信息素蒸发系数
NC_max=180; %最大迭代次数，这里设置为180，参考了遗传退火算法的执行迭代次数，控制变量
Q=100; %信息素增加强度系数
2022-04-26 09:10:26
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以35省份的中心城市为例用遗传算法和模拟退火算法计算出最短距离及路线，matlab2021a仿真
2022-04-26 09:10:23
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基于模拟退火算法算法计算中国地图旅游最优路线规划效果，matlab2021a仿真测试。
2022-04-26 09:10:20
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针对旅游景区路径规划问题的复杂性，将景区路径分为全景区图和子景区图，并归为同一问题解决。提出一种改进蚁群算法，设计繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和普通蚂蚁，各类蚂蚁按各自规则遍历；蚂蚁遍历完所有景点，求出最佳行程MIN，并根据约束条件对符合要求的路径上的信息素进行更新；再结合模拟退火算法，在每个状态对蚁群行程进行舍取，重复迭代，最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中表现出良好的稳定性和高效性。
2022-04-23 17:25:09
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阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用 Otsu 算法对分割阈
值从 0～255 的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个
阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索，优化
了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。
2022-04-21 22:20:12
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