通过matlab编程，实现蚁群算法在车辆路径问题中的应用

在非线性、全局寻优、组合优化参数各种算法上，不断提出的各种优化算法。比如 * 遗传算法 * 进化差分算法 * 免疫算法 * 蚁群算法 * 粒子群算法 * 模拟退火算法 * 禁忌搜索算法 * BP神经网络等等 可以用于信号处理、图像处理、生产调度、路径规划、模式识别、自动控制等等领域 优化算法他是以数学为基础，在目前发机器学习、深度学习相关的论文，就会考虑和与其组合成优化参数的预测模型，比如基于PSO的SVM算法，基于遗传算法优化的随机森林在某方面的实际应用。 以上代码全部基于MATLAB编程，这些仿真案例代码均有注释，方便学者理解代码编程思路，以及自己的后期改变应用到实际的科研情况。 同时，考虑到MATLAB相比Python在搭建环境上更加容易，所以本上传基于MATLAB的代码 诚然，代码过多，如果想单买，也可以联系笔者。

小蚁智能摄像头720p一代卡刷固件

【图像配准】基于Powell+蚁群算法实现图像配准matlab源码含 GUI.md

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！

计算机视觉-蚁群算法MATLAB源码 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。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。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象，提出了一种自适应多态免疫蚁群算法（adaptive polymorphic immune ant colony algorithm，PIACA）。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制，PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体，对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化，提高了解的质量。针对TSP实验结果表明，该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。

基于量子进化理论以及蚂蚁群体的寻优策略，结合一种二进制量子蚁群算法，提出了一种自适应相位旋转的二进制量子蚁群算法（Binary Quantum Ant Colony Optimization Algorithm，BQACO）。该算法采用量子比特概率幅表示蚁群信息素，利用伪随机选择策略实现蚂蚁的位置移动，通过自适应相位旋转以及变异操作，实现蚂蚁信息素的动态更新，并有效降低算法早熟收敛概率。通过标准测试函数对其优化性能进行研究，该算法在函数优化的全局寻优能力和快速搜索能力上，均优于二进制量子蚁群算法和连续量子蚁群算法。

群智能算法及其应用(蚁群算法和粒子群算法).zip

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：蚁群算法解车辆调度问题_多环运输在物流配送中的解决_VRP_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员