改进后的CVRP问题的蚁群算法的实现代码

本文提出了概率路线图，改进的蚁群优化和三阶B样条曲线之间的独特组合，以解决复杂和非常复杂的环境中的路径规划问题。 该提议的方法可以分为三个阶段。 第一阶段涉及使用概率路线图算法根据环境复杂性构建随机路线图。 可以通过在复杂和非常复杂的静态环境中随机分布N个节点，然后根据一些标准或条件将这些节点配对在一起来构造路线图。 所构建的路线图包含大量可能的随机路径，这些路径可能导致将起点和目标点连接在一起。 第二阶段包括在预先构建的路线图中找到路径。 已经提出了改进的蚁群优化来查找或搜索起点和目标点之间的最佳路径，其中除了提出的组合之外，还对ACO进行了修改以提高其找到更短路径的能力。 最后，第三阶段使用B样条曲线来平滑和减少前一阶段找到的路径的总长度。 所提出的方法的结果确保了在复杂和非常复杂的环境中起点和目标之间的可行路径。 另外，保证路径短，平滑，连续和安全。

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.

【路径规划】一种基于改进蚁群算法的多配送中心车辆路径优化方法matlab源码.zip

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。

路径规划，蚁群算法

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

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�

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

基于改进蚁群算法的路径规划方法