基于MATLAB的蚁群算法VRPSD问题优化仿真。MATLAB2021a测试。 搜索完成 , 用时123.792秒 , 最佳路径长为1616.032 , 派送方案如下 :： [1]-21-16-14-18 (满载率 : 98.0%) [1]-19-15-11-12 (满载率 : 100.0%) [1]-8-3-6-9-13-17 (满载率 : 96.0%) [1]-10-7-4-2-5 (满载率 : 99.0%) [1]-28-35-37-36 (满载率 : 92.0%) [1]-31-39-38-30 (满载率 : 100.0%) [1]-26-25-22 (满载率 : 82.0%) [1]-27-33-32-34-29 (满载率 : 92.0%) [1]-20-23-24 (满载率 : 81.0%)

基于蚁群优化的VRP问题仿真，matlab2021a测试。

【路径规划】蚁群算法求解多中心vrp问题matlab源码

基于蚁群优化算法的路线规划避障仿真,matlab2021a测试，输出优化迭代曲线，同时得到避障路线规划结果。 MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 Tau=ones(MM*MM,MM*MM); % Tau 初始信息素矩阵 Tau=8.*Tau; K=100; %迭代次数（指蚂蚁出动多少波） M=50; %蚂蚁个数 S=1 ; %最短路径的起始点 E=MM*MM; %最短路径的目的点 Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=7; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.3 ; % Rho 信息素

安全技术-网络信息-时变网络乡村邮路问题割平面及蚁群算法研究.pdf

基于蚁群算法的WSNs节点有障环境中部署优化研究

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

基于蚁群算法的tsp路线规划问题matlab仿真，matlab2021a测试。

改进蚁群算法在移动机器人避障中的应用

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。