蚁群优化算法求解旅行商问题。内有代码有报告 1、理解蚁群优化算法的思想。 2、利用 Matlab 实现蚁群优化算法求解 TSP 问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 二、实验要求 1、打印程序清单。 2、绘制算法求解过程图。 3、记录多次运行算法的最优解。 4、比较算法在不同参数设置下的性能区别。 5、简要回答思考题。

预测蛋白质功能是后基因组时代最具挑战性的问题之一，在大规模数据下采用高性能的功能预测算法能够节省大量的实验时间和成本。利用基于蛋白质相互作用网络的全局优化模型，提出了蛋白质功能预测的蚁群优化算法，算法在考虑全局模型的同时还利用了网络的先验信息，提高了搜索效率，仿真结果表明，蚁群优化算法能够有效对蛋白质功能进行预测，并且对蛋白质相互作用网络中的假阳性、假阴性数据具有较高的容错能力。

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软时间窗车辆路径问题（VRPSTW）是VRP的一种重要扩展类型，定义了其惩罚函数并建立数学模型。设计用于求解该问题的混合改进型蚁群算法并求解标准数据库中的紧时间窗实例。经过大量数据测试，获得了较好的效果，并验证了蚁群算法用于求解软时间窗车辆路径问题的成功实现。

2017WSN中负载均衡的蚁群优化算法 蚁群优化算法

20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间不长，但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势，表明它是一种有发展前景的算法．

蚁群优化算法的matlab代码，可以运行的

遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差分进化和TSP（旅行商）scikit-opt群体智能化Python（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚂蚁）殖民地算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法）文档：https：//scikit-opt.github.io/scikit-opt/#/en/文档：https://scikit-opt.github.io/scikit -opt /＃/ zh /源代码：https://github.com/guofei9987/scikit-opt帮助我们改进scikit-opt https://www.wjx.cn/jq/50964691.aspx install pip install scikit-opt对于当前的开发人员版本：

基于python实现蚁群优化算法，可供初学python或者对该算法感兴趣者使用。