针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点，提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响，从而提高全局搜索能力，避免陷于局部最优解，提高收敛速度；考虑真实环境的复杂多样性，引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示，改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。

这是一些蚁群算法的实例，里面有一些m文件也方便大家自己调用

hslogic算法仿真蚁群算法优化matlab仿真 [path,information]=searchpath(n,m,information,z,starty,starth,endy,endh); %路径寻找 fitness=CacuFit(path); %适应度计算 [bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度 bestpath=path(bestindex,:); Best=[Best;bestfitness];

基于蚁群算法的能量有效的无线传感器网络路由协议(EEABR协议)的英文章、NS2代码，该项目包含对NS-2（版本2.27和2.28）的扩展，该扩展启用了WSN中的ACO行为。 由于该模块是作为新的路由协议安装的，因此该模块适用于当前版本的NS-2。 主要用C ++编写的ACO模块（AntSense）产生了主要属性，但是设计该模块是为了供此模拟器支持的任何其他技术使用。 在设计用于WSN的路由协议时，重要的是要考虑我们的协议使用的每种类型的数据包的数据包长度，因为如前所述，通信是一种耗费能量的功能。 在AntSense开发中，使用了几种有关数据包类型和不同长度的方法，本节中说明的配置引用了从结果中发现的最佳模式。 在ACO方法中，蚂蚁被视为通过网络更改路由信息的数据包，以便找到通向蚁丘的最佳路径，在这种情况下，通向宿节点。 蚂蚁包结构由以下部分组成： pkt_src：发起ant报文的节点； antpath [3]：蚂蚁访问过的前三个节点； 能量：每条路径的平均能量； 信息素：返回蚂蚁应降低的信息素水平；

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在高校的教务管理中，排课问题是复杂又关键的环节，科目数量众多，教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置，是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大，问题求解难度呈指数形式增加，当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此，本文提出了遗传-蚁群混合算法，将两种算法混合使用，依靠遗传算法生成信息素分布，利用蚁群算法求最优解.实验结果表明，混合算法提高了排课的效率和课表的合理度.

完整代码，可直接运行

一篇关于蚁群算法下的多Agent组合拍卖研究论文，以供大家参考.

提供一种基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源码