构建容量受限的旅行商问题模型，加入容量约束，采用蚁群算法优化，matlab实现！

针对旅行商问题(TSP)，提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置，采用量子旋转门更新蚂蚁的位置，选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明，该算法具有很好的精确度和鲁棒性，可使搜索空间加倍，比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。

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为了在无线传感器网络中找到一条距离短，节点能量消耗少的最优路径.通过采用“三步递进式”的寻点方法，提出了一种优化的蚁群算法DDEARA.首先，利用动态半径搜索因子寻找下一跳候选节点，能够保证蚁群算法收敛且节点位置分布均匀.其次，引入节点能量预测因子，避免节点能量不足时仍被超负荷使用的不合理现象，即当消耗完某个节点的所有能量，却未能成功传完所有数据.最后，在寻找下一跳候选节点过程中引入方向因子，带有方向性的寻点，避免了反方向的无关节点被选中为下一跳候选节点，减小最优路径距离，节约节点能耗，提高算法寻优效能.仿真结果表明DDEARA算法能够实现蚁群算法动态收敛，相邻节点之间间距适中，节点能耗均匀，过滤反向无关节点，减小最优路径距离，全面提高算法寻优能力，延长无线传感器网络的使用性能和寿命.

自己编写的一个蚁群算法程序，可供学习交流之用

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研究了一种改进蚁群算法在无人驾驶飞行器三维航迹规划中的应用。针对基本蚁群算法容易过早陷入局部最优以及过早陷入迭代停滞的缺陷,新提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;借助最小威胁曲面这个概念,将最小威胁曲面向水平面投影,使三维航迹规划转换为二维航迹规划;并借助动态窗口这个概念,在三维离线航迹的基础上进行航迹局部重规划;最后给出仿真验证。仿真结果表明:改进蚁群算法在解的优越性和算法的快速性上都全面优于基本蚁群算法,并且改进的蚁群算法在三维航迹重规划上有很强的适应性。

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蚁群算法求中国邮递员问题，只需要输入临界矩阵就可以得到最优巡回，函数的返回值有两个，第一个是最优巡回路径长度，第二个为最优巡回路径

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