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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。

论文研究-带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法.pdf,  带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.

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神经网络matlab代码算例 MATLAB_Algorithm_with_cases 遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等常用智能算法的MATLAB实现 Introduction 在数学建模竞赛期间学习的各类智能算法，之前放在CSDN上，标了1积分的辛苦分，但是在下载人数多了以后自动给我涨分，多的甚至高达50分/次，个人感觉不利于建模者学习，故此在将之前的代码改回1积分的同时也转移到Github上。主要包括遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等常用智能算法的MATLAB实现，部分代码有案例，方便对于算法的学习与应用。 如果觉得还可以的话就给我颗star吧~ 2018年MCM/ICM美赛B题M奖