将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间,针对多目标优化问题的特点,提出一种用于求解带有约束条件的多目标函数优化问题的蚁群算法.该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,用以加速算法收敛和维持群体的多样性.通过3组基准函数来测试算法性能,并与NSGAII算法进行了仿真比较.实验表明该方法搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近的效果好,获得的解的散布范围广,是一种求解多目标优化问题的有效方法.

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蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。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。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。

matlab源程序，使用的是改进的蚁群算法（双蚁群）算法，里面含有几个子程序

蚁群算法的二维路径规划，可以用在机器人的路径规格中，程序详细

【路径规划】基于蚁群算法求解TSP问题matlab源码.md

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蚁群算法的经典论文，对于掌握蚁群算法很有帮助，ACS

数学建模常见模型代码，可运行，可复制

这个ppt感觉挺好的 是关于蚁群算法介绍的，希望对需要的人有点帮助！