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。
2021-12-10 20:39:12
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该工具箱提供了蚁群系统（ACS）方法
举例说明了 ACS 如何使用基准数据集解决特征选择问题。
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2021-12-09 14:24:52
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给定时间约束，要求为设计合适的公园景点旅游路线。本文建立了一个蚁群算法模型，使用MATLAB软件进行编程。以计算出的任意两节点间的理想简化路径距离并作为启发函数，以百度地图查出起点与景点间和各景点间所需花费时间的矩阵为判断依据，求出最短路径规划，并根据百度地图查出实际景点间的游览路径距离，整理出最短路径规划。
2021-12-09 13:20:19
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hslogic算法仿真-蚁群算法matlab程序
%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵
%% NC_max 最大迭代次数
%% m 蚂蚁个数
%% Alpha 表征信息素重要程度的参数
%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数
%% Rho 信息素蒸发系数
%% Q 信息素增加强度系数
%% R_best 各代最佳路线
%% L_best 各代最佳路线的长度
2021-12-09 12:04:24
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针对单向物流配送中遇到的路径优化问题，提出一种蚁群算法对单向物流路径进行优化。同时针对传统蚁群算法存在着易滞性和收敛速度比较缓慢的问题，提出采用信息素更新、蚂蚁转移策略的方式，对传统蚁群算法进行改进。最后通过实例和仿真软件，对改进算法与传统算法进行比较，证明改进算法收敛速度和迭代次数方面都较传统算法有着很大的改进，并进一步证明本文所提出的改进方法与策略是正确和可行的，有利于更好的对当前的物流配送路径进行优化。
2021-12-06 17:10:04
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蚁群算法及在路由选择中的应用，刘海洋，李绍胜，本文介绍了蚁群算法的原理和基本蚁群算法的数学模型。归纳总结了蚁群算法的特点。结合路由算法的基本原理，介绍了蚁群算法在路由
2021-12-05 15:21:15
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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。
2021-12-04 16:30:26
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