最大最小蚁群算法在最大流问题中的应用，宋华珠，夏天扬，最大流问题是一个经典的组合优化问题。传统的最大流问题大多都是基于“增广链定理”。而根据蚁群算法的特点，将最大流问题进行相
2022-04-28 15:53:35
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基于蚁群算法的tsp路线规划问题matlab仿真，matlab2021a测试。
2022-04-28 12:05:25
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针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷，提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解，在局部搜索中采用聚类进行二次搜索，缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量，提高了搜索速度。仿真结果表明，改进后的蚁群算法在TSP的求解中，收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。
2022-04-26 23:40:46
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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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