matlab学习资源，提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。

针对蚁群算法加速收敛和早熟、停滞现象的矛盾，提出一种基于自适应路径选择和动态信息素更新的蚁群算法，以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布状况，自适应的调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。

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

文章将遗传算法和蚁群算法融合为一体，在此基础上，分另13对遗传算法和蚁群算法中的遗传算法中的交叉长度发生变化、种群更新、蚁群算法信息素保留率和信息素自动更新进行了改进。同时给出一种信息素更新模型，最后通过对TSP的51个城市的仿真计算，表明将遗传算法和蚁群算法融合为一体效果较好。

【路径规划】基于蚁群算法求解公交车路径规划问题matlab源码

基于蚁群算法求解tsp问题的论文，有助于快速了解蚁群算法的研究现状

针对小型生产企业生产单元设施布局重构问题,建立了以物料搬运成本、单元重构成本、生产时间损失成本之和最小为目标,综合考虑了预算约束、空间约束、时间约束的多目标优化模型。以U型生产单元为例,采用蚁群算法和模拟退火算法相结合的混合蚁群算法求解模型,通过实证分析,验证了模型和算法的有效性和可行性,并与解决设施布局问题常用的遗传算法进行对比,进一步验证了该混合蚁群算法的优越性。为生产企业在接到新订单时合理安排生产计划提供决策支持。

在MAS（多agent系统）中，由于任务的复杂性和agent求解问题能力的不同，任务和agent不再是传统的一对一的关系。为解决MAS的任务分配问题，提出了任务与agent之间多对多的任务分配模式。首先建立了任务分配的数学模型，并导出分配优化的目标函数；其次利用混合蚁群算法快速收敛和分布式求解的特点实现任务分配的组合优化。对实验仿真的结果分析表明，多对多的任务分配模式能够明显提升多agent系统的性能。

c语言实现蚁群算法 （核心+注释） 算法运行后 提醒需要一个文件 把“city31.tsp”保存到c目录即可