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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蚁群算法（Ant Algorithm），源于求解旅行商TSP问题，是一种寻找优化路径的概率型算法，灵感来源于蚂蚁寻找食物中发现路径的行为，本质是进化算法中一种启发式全局的优化算法。

蚁群算法二维路径规划，可将其与A*算法进行仿真比较。

针对蚁群算法搜索时间长、易于陷入局部最优解的缺点，提出一种新的改进算法——分工合作的加权蚁群算法。此算法采取分工合作的方式，在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值，并运用遗传算法中排序的概念对信息素更新机制进行排序加权，此外对信息素上限加以限制。最后以TSP为例，验证了此改进算法不但在收敛速度上有了大幅度提高，而且有效避免了易于陷入局部最优解的缺点，从而证明了提出的新算法是合理有效的。

改进的粒子群算法，适合需要用到PSO的朋友参考下，推荐下载