智能算法 智能算法是路线规划，深度学习等等各个领域所使用的优化算法，是算法进阶之路的必备之路。 简介 主要针对总体主流的算法进行，例如遗传算法，粒子群算法，模拟重复算法，免疫算法，蚁群算法等等一系列的算法。 | |登录微信公众号：TeaUrn 开始使用 实现版本Java，Python，MatLab多版本实现。具体详细说明单击以下连接针对每个算法都有详细的说明。 联系方式： 微信公众号： TeaUrn或者扫描下方二维码进行关注。里面有惊喜等你哦~~ 捐赠 如果您觉得文章对您有所帮助，可以请作者喝 :hot_beverage: 。 支付宝/微信/ QQ

智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。具体详细说明 上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的说明README 蚁群算法：Ant_Colony_Optimization 遗传算法：Genetic_Algorithm 免疫算法：Immunity_Algorithm 粒子群：Particle Swarm Optimization

应用背景这个源码包非常适合研究蚁群算法的同学使用，其中介绍了蚁群算法的基本程序，有利于各位从中吸取有益经验，也可以结合其它方法进行改善。关键技术蚁群算法应用广泛，在此提供一个可以运行的、完整的源码以供参考，各位可以在此基础上进行改进，改善其在不同场合中的应用效果。

经典的算法都有讲到，一般资源只有书，这个是附带了原代码的

MATLAB使用遗传算法，蚁群算法，模拟退火，禁忌搜索以及个算法的改进对vrptw带时间窗的车辆路径规划问题进行求解，其中遗传算法增加了大规模邻域搜索，蚁群算法增加了最大最小蚂蚁系统，模拟退火增加了重升温过程。 文章中包含对问题和代码的降解，不带改进的各种算法的代码以及运行结果，以及带改进的各种算法的代码以及运行结果，内容很长。完全原创。 MATLAB使用遗传算法，蚁群算法，模拟退火，禁忌搜索以及个算法的改进对vrptw带时间窗的车辆路径规划问题进行求解，其中遗传算法增加了大规模邻域搜索，蚁群算法增加了最大最小蚂蚁系统，模拟退火增加了重升温过程。 文章中包含对问题和代码的降解，不带改进的各种算法的代码以及运行结果，以及带改进的各种算法的代码以及运行结果，内容很长。完全原创。

几种智能算法的原理 及应用介绍 学 院：计算机科学技术学院

基于蚁群算法的路径规划,同时对比了遗传优化和ABC优化+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

目前实现了以下算法： 模拟退火 (SA) 遗传算法 (GA) 蚁群优化 (ACO) 禁忌搜索 (TS) 进化策略 (ES)（仅限连续） 粒子群优化 (PSO)（仅限连续） 所有算法都是为了找到最小值而实现的。

智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。实现版本Java,Python,MatLab多版本实现

针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题，提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法（AS-UWSN）。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群，以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子，每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径，迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明，在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。