基于蚁群优化算法的三维路径规划算法仿真

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

在这个 M 文件中，在列出的参考论文的支持下给出了 ACO 算法的实现。 您可以轻松地将其用作以下命令来查看结果和播放迭代过程的图片。 ACO('文件名.tsp'); filename.tsp 是对称或非对称 TSP 问题的问题文件，您可以从以下站点下载： http : //elib.zib.de/pub/mp-testdata/tsp/tsplib/tsp/index.html 由于ACO算法有多种类型，因此给出了基本的一种蚂蚁系统（AS），它是独创的。 更多问题或其他ACO算法，您可以通过电子邮件codstar@126.com与我联系。 如果您想将其用于商业用途，请告诉我。 非常感谢 Doug Hull 的建议！

里面包含了有精英蚂蚁系统和无精英蚂蚁系统，自己编写的程序，能够正常运行。

直观了解算法的工作原理： 蚂蚁从出发地到最后，前往所有城市。 我们可以想象它们以相同的路径返回，并在返回的路径上沉积信息素。 他们在较短的距离上（然后在较长的距离上）仅在行进的路径上沉积更多的信息素。 一只蚂蚁会根据路径上的信息素水平以及到最近城市的距离来决定去哪座城市。 更详细地： 我们选择N个蚂蚁。 我们初始化信息素沉积矩阵，它与距离矩阵的形状相同。 和坐标响应相同的城市。 如果distances[2,5] = 35则2到5的距离为35，如果pheromone[2,5] = 0.8则沉积在2和5之间的路径上的信息素水平为0.8。 用所有具有相同值的小变量初始化信息素矩阵。 探索一些路径： 蚂蚁决定使用哪个城市去： city_to_city_score = pheromone ** alpha * (1.0 / distance) ** beta alpha和beta分别充

贪婪迁移机制的蚁群优化算法在无线传感器网络中的节点部署

要求 ROS口才： : 科尔康： sudo apt install python3-colcon-common-extensions ROS2软件包： sudo apt install ros-eloquent-rviz2 ros-eloquent-urdf ros-eloquent-xacro ros-eloquent-robot-state-publisher ros-eloquent-joint-state-publisher-gui ROS2凉亭包装： sudo apt install ros-eloquent-gazebo-dev ros-eloquent-gazebo-plugins ros-eloquent-gazebo-ros ros-eloquent-rqt-robot-steering 创建一个ROS2工作区： cd ~ mkdir -p ws_ro

本代码实现在NS2-allinone-2.3.6中实现了基于蚁群的VAENTs路由算法。

针对基本人工鱼群算法的参数视野固定不变导致算法后期收敛速度慢、运算量大、易陷入局部最优等问题，提出自适应视野的改进人工鱼群算法。改进后的算法只对人工鱼的觅食行为的视野进行调整，使其随着算法的迭代次数的增加而逐渐减小，但当视野小于初始值的一半时，停止减小，使其等于初始值的一半。将提出的改进型人工鱼群算法应用到求解基于道路网络的最短路径问题中，并通过实验证明了改进后的人工鱼群算法比基本人工鱼群算法及蚁群优化算法收敛速度快、计算量小，而且更加准确和稳定。

求解旅行商问题的蚁群优化算法，包含路径的构造、轮盘赌法进行城市的选择、信息素的更新等函数，仅300行代码一个main.cpp即可实现全部功能，程序运行后会输出城市坐标、距离矩阵、迭代后的最优路径及最短路径长度。