蚁群算法c语言版的实现,包括了源程序。可以满足一般课程设计和毕业设计,是学生的好帮手
2022-04-26 22:40:58 54KB 蚁群算法 C语言代码
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基于蚁群优化的VRP问题,起点和终点相同,然后规划最优路径,matlab2021a仿真
2022-04-26 10:05:47 3KB 源码软件 蚁群优化 VRP matlab
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
基于蚁群优化算法的最短路径搜索,matlab2021a仿真测试
2022-04-26 09:10:19 2KB 算法 蚁群优化
基于蚁群优化算法的三维路径规划算法仿真
2022-04-26 09:10:16 5KB 算法 动态规划 三维路径规划
蚁群算法 机器人 蔽障 路径规划 MATLAB程序
2022-04-25 15:13:54 63KB 蚁群算法 机器人 蔽障
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蚁群算法matlab代码基于蚁群的聚类 MATLAB 中基于蚁群的聚类 描述 MATLAB 代码 ACOmain.m 是一个简单的 ACO 算法实现,使用 4 个高斯分布的合成数据集进行编码。 运行时的代码提供了处理数据的蚁群的漂亮可视化。 编码风格 我只能访问 MATLAB 2007。代码可能没有遵循所有的最佳实践,也可能不是最佳的,但它旨在为任何希望使用它并改进它的人提供一个良好的开端。 接触 电子邮件:madvncv [at] gmail.com
2022-04-24 14:40:00 5KB 系统开源
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简介 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 定义 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后,它会向环境释放一种挥发性分泌物phero
2022-04-24 14:24:17 317KB python 信息素 算法
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