为解决物流配送路径距离过长导致配送效率低的问题，提出改进蚁群优化算法的电子商务物流配送路径优化方法。以配送费用最低为目标建立电子商务物流配送路径优化的数学模型，通过蚁群算法模拟蚂蚁搜索食物行为，设计电子商务物流配送路径模型，并通过修正信息素挥发系数、确定性和探索性搜索对蚁群算法进行了相应的改进，进行了电子商务物流配送路径优化仿真实验。结果表明，改进蚁群优化算法可以明显提高物流配送效率，缩短配送距离，降低电子商务物流配送成本。

有关蚁群优化算法收敛性分析的研究还很少,不利于进一步改进其算法.为此, 较详细地分析了用蚁群优化算法求解TSP问题的收敛性,证明了当0

ِ直流电机PID控制器的蚁群优化Ant Colony 用于查找直流电机速度控制的 PID 参数

matlab图像分割肿瘤代码MRI扫描分割 使用自然启发算法在MRI扫描中进行多级脑肿瘤分割 自然界热衷的算法是最有效的优化方法。 开发了几种生物启发算法，以生成用于有效分割此类图像的最佳阈值。 它们的穷举搜索性质使它们在扩展到多级阈值处理时在计算上很昂贵。 在这个项目中，我们提出了一种计算效率高的图像分割算法，称为CSMcCulloch ，在Cuckoo Search （CS）算法中结合了McCulloch的用于产生征费飞行的方法，以优化多级阈值。 除此之外，我们还对Fuzzy C均值实施了蚁群算法优化，以从磁共振图像（MRI）获得脑肿瘤的最佳水平图像分割。 该项目探索了两者之间的比较，对它们的搜索机制进行了深入研究，以发现如何有效地检测肿瘤并比较它们各自的实验结果。 我们的代码使用经过改进的布谷鸟搜索算法（CSMcCulloch）分割灰度/ RGB图像，并通过不同的目标函数进行了测试。 CSMC_otsu.m ：该函数可运行以使用CS MCulloch算法（以类之间的方差作为目标函数）的CS MCulloch算法查看分割灰色或RGB图像的示例结果 CSMC_kapur.m ：该函数

基本蚁群算法的选择概率公式存在的缺陷,从信息素的更新策略方面入手,通过自适应地调整挥发系数对蚁群算法进行优化,并将自适应蚁群优化算法应用于置换流水车间调度问题 .对几组仿真数据进行实验,结果表明该算法具有可行性,并且有一定的理论意义和较高的实际应用价值,是一种值得推广的求解置换流水车间问题算法 .

matlab tsp问题代码ACO_for_tsp ACO（蚁群优化）解决旅行商问题 先决条件 为了解释它是什么以及如何完成，请查看我的中等博客或wordpress博客 编程语言-Matlab 但是，如果您熟悉python，则可以理解代码 怎么跑 在Matlab中添加所有.m文件并运行您还可以更改参数以进行勘探与开发的权衡，或者简单地说是解决方案的质量和时间

基于蚁群优化的VRP问题仿真，matlab2021a测试。

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

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

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