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

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技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，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. 　　蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。由柳洪平创建。

本资源为使用蚁群算法来优化路径，并使用在具体的旅行商问题上，主函数将寻优过程和收敛曲线绘图显示

对常见群智能算法做的综述，GA PSO ACO ABC 等等，并做对比

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。

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蚁群优化（ACO）是一组受蚂蚁的社交行为启发而来的概率元启发式算法和智能优化算法。在本文中，我们将与您分享MATLAB中ACO的完整和开源实现。在三个不同的项目中实施ACO来解决以下问题：旅行商问题（TSP），二次分配问题（QAP），二进制背包问题。该算法以结构化的方式实现

ACO-VRP 目的：在车辆路径规划问题上应用蚁群算法进行解决 路径规划问题（Vehicle Routing Problems，VRP） 路径规划根据是否有时间要求有很多种类型，有的包含投递要求的时间窗，较为复杂，添加一些限制条件也能够实现。 此处的是关于单台车，运载一定量的货物递送各个目的地，可以一趟跑多个点，也可以只跑一个点。 旅行推销员问题（最短路径问题）（英语：Travelling salesman problem, TSP） 旅行推销员问题给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。它是组合优化中的一个NP困难问题，在运筹学和理论计算机科学中非常重要。 路径规划问题和旅行推销员问题 两个存在极大的相似性，不同之处在于，旅行商通常没有货物运载量的限制，不需回会到仓库装载货物。因此旅行商问题可以看做是车辆路径规划问题的特殊形式。本算法从这个思路

code_基于ACO的TSP求解_混合算法tsp_蚁群算法_源码.zip

当通信速率较高时，室内光信号的多径效应不可忽视，当发送端存在时间弥散性时，提出一种室内可见光通信多输入多输出（VLC-MIMO）多径衰落信道建模方法。由于光正交频分复用（OFDM）技术能有效抵抗码间干扰，故将非对称限幅光OFDM（ACO-OFDM）和MIMO相结合，建立MIMO-ACO-OFDM系统。用迭代法计算每对LED和光电探测器（PD）之间的冲激响应，连接LED和PD阵列的几何中心作为等效视线传输（LOS）信道，建立了多径信道模型。分析表明，当PD在房间中间时多径信道路径增益大，多径干扰弱；当PD在墙角时信号衰减大，多径干扰强。采用迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）检测，理论推导了系统误码率性能，建立了蒙特卡罗仿真模型。仿真表明，低阶调制时系统有更好的性能。当调制阶数小于64时，MMSE比ZF更有优势，随着信噪比增大两中检测方法得到的系统性能趋于相同；当LED半功率角变小时光束会聚强，PD在房间中心时性能最好，越往墙边性能越差；当PD视场角变小时，虽然在房间中心时接收功率不变，但多径干扰变弱性能变好。