蚁群算法ACO是一种新型的模拟进化算法，该算法采用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻有能力来解决一些离散系统优化中的困难问题。应经用该方法求解了旅行商问题（TSP问题）、指派问题、调度问题等，取得了一系列较好的实验结果。
2021-10-27 10:59:29
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为克服传统算法求解大规模双边装配线平衡问题计算时间长、性能不稳定的缺陷,针对第I类双边装配线平衡问题,应用综合信息素搜索规则与全局信息素更新规则,提出了一种先产生任务排列序列、后按启发式分配规则产生可行解的蚁群算法,可有效脱离陷人局部最优解．用改进蚁群算法对30个不同规模的问题进行求解,并与标准蚁群算法和禁忌搜索算法进行了对比．结果表明：改进蚁群算法求出29个最优解,比普通蚁群算法、禁忌搜索算法分别能多求得6个和3个最优解；应用于汽车双边装配线算例,在保持平衡效率的条件下,改进蚁群算法计算时间为21 ．0
2021-10-26 14:32:49
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划，潘杰，王雪松，针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰问题，以及基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）易出现的早熟、陷入局部最优解等不足，提�
2021-10-25 17:53:30
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自己学校的课程设计作业，
所针对的是蚁群算法-TSP问题，
采用MATLAB书写代码
2021-10-25 15:01:23
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使用JAVA语言，分别通过实现蚁群算法，模拟退火算法来处理TSP问题，其中蚁群算法的测试数据是att48.tsp，详细算法文章请见：http://blog.izhixiao.me/archives/1602
2021-10-25 13:05:21
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基于改进蚁群算法的全局路径规划方法研究，梁建刚，刘晓平，针对移动机器人全局路径规划采用传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，提出基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径
2021-10-23 18:25:32
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