【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：运用matlab编程实现蚁群算法的低压电力线设计_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

用蚁群算法进行函数优化时，存在收敛速度慢且易于陷入局部最优解的问题。针对这一现状，提出了一种微粒群和蚂蚁算法相结合的混合连续优化算法，该算法引入微粒群优化操作进行全局搜索牵引，采用网格法进行细密度的蚂蚁局部搜索，从而能很好地应用于求解连续对象优化问题。对若干典型复杂连续函数的实验测试结果表明，该混合算法跳出局部最优解的能力较强，能较快地收敛到全局最优解，并能适于高维空间的优化问题。与最新的有关研究成果相比，该算法不仅寻优精度高，而且收敛速度大幅提高，效果十分令人满意。

蚁群算法求解二维格栅问题效果尚可，小规模格栅地图不如A星算法，但是适用性强，某些地图使用A星算法得到的结果不如蚁群算法，可以尝试用其他方法进行优化。 蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。

仿生学的改进matlab代码值得同学们学习借鉴!!!

基于蚁群算法和神经网络匹配算法的停车场系统建模仿真-M_E4.zip 大三小结，大四将开启。小弟愿意贡献出这一学期完成的自动化综合设计课题成果——《智能停车场停车系统建模与仿真》。其中matlab仿真：用蚁群算法求解车位最优路径，用神经网络匹配算法求解车牌号提取；单片机仿真用keil4编程，protel7仿真...具体详细资料~~~

基于蚁群算法和神经网络匹配算法的停车场系统建模仿真-M_E2.zip 大三小结，大四将开启。小弟愿意贡献出这一学期完成的自动化综合设计课题成果——《智能停车场停车系统建模与仿真》。其中matlab仿真：用蚁群算法求解车位最优路径，用神经网络匹配算法求解车牌号提取；单片机仿真用keil4编程，protel7仿真...具体详细资料~~~

在柔性作业车间调度问题的基础上，考虑多台搬运机器人执行不同工序在不同机床之间的搬运，形成柔性机器人作业车间调度问题，提出混合蚁群算法。用改进析取图对问题进行描述，使用混合选择策略、自适应伪随机比例规则和改进信息素更新规则优化蚁群算法，结合遗传算子完成机床选择和工序排序。使用一种多机器人排序算法完成搬运机器人分配和搬运工序排序。通过多组算例仿真测试并与其他算法进行比较，验证了算法的有效性和可靠性。

蚁群算法， 解决了最优化问题，可用于路劲规划，求解最小值，该程序matlab语言 是太阳能光伏发电系统（Solar power system）的简称，是一种利用太阳电池半导体材料的光伏效应，将太阳光辐射能直接转换为电能的一种新型发电系统，有独立运行和并网运行两种方式。

蚁群算法matlab完整代码 EE 509：计算智能混合蚁群优化研究 贡献者：Miclaine Emtman，RJ Macaranas，Elias Sutter 加州理工学院Cal Poly 于海伦博士，2020年Spring :bullseye: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: 内容 指示 到目前为止，唯一完成的就是A星搜索路径查找算法。 要使用它，请导航到project_code目录并下载源文件。 运行Dijkstra-ACO.m文件并观察输出。 这显示了从指定起点和目标点对simpleMap Matlab对象进行的A星搜索的输出。 该算法的流程图如下所示。 更新 2020年5月14日：已完成对simpleMap的A-star搜索算法应用程序。 还为图像文件夹中包含的2D地图的A星搜索创建了流程图。 创建了一个project_code目录，以包含可用于项目结果的完整A-star搜索。 需要弄清楚如何衡量算法的性能。 在这个周末之前，应该能够继续实施Dijkstra-ACO算法。 2020年5月12日：继续实施A星搜索，但无法将算法应用于exampleMaps.mat中的s

蚁群算法，工具箱，可以应用于车辆调度，油田选址，以及粮食选址。