PSO算法 BP算法 最小波算法 最短路径

将遗传算法与蚁群算法进行有机结合，并将其应用到智能机器人全局路径规划中，其目的是探索一种基于栅格划分的环境中新的路径寻优算法，研究机器人路径规划问题。首先利用遗传算法全局搜索能力强的特点，生成初始信息素分布，再利用蚁群算法正反馈机制的特点求精确解，通过两种算法的优势互补，提高系统的路径寻优能力。

伴随着现代物流的快速发展，冷链物流也得到快速发展。在冷链物流研究中配送路径优化问题对冷链物流的发展起到至关重要的作用，鉴于蚁群算法在路径优化问题中的成功应用，因此将蚁群算法应用到冷链物流配送路径优化问题中。考虑到蚁群算法运行中存在的问题，将遗传算法与粒子群算法引入到蚁群算法中，构成基于PSOGAACO算法的冷链物流配送路径优化算法。实验结果表明，这种构想是可行的，可以有效提高算法运行效率，缩短配送距离，提高经济效益。

使用蚁群算法解01背包问题，txt文件为测试数据请自己进行编译c++程序

智能优化算法的蚁群算法详细资料，蚁群算法原理及其应用+2005.pdf，462页+完整版%2B目录

基于蚁群算法的PID控制程序分享-蚁群PID.rar 这是蚁群算法PID控制和参数优化的基本程序代码等，可以给大家借鉴一下。有需要的请下载。

白色栅格表示机器人可以在其中自由移动，黑色栅格表示障碍栅格，表示机器人无法逾越。本文旨在当机器人遇到障碍栅格时，能根据传感器获得的信息和控制器的有效控制使得机器人绕开障碍物并找到一条有效路径，并通过MATLAB仿真实验验证蚂蚁算法的优越性。

收集了80篇有关蚁群算法的文献，包括原理、及其在各个领域的应用，pdf格式，适合从事相关研究工作人员阅读参考...

救护车并行调度与大规模伤员救援一直是应急救援过程中需要优先解决的问题。引用一种面向多位受伤程度不同的伤员的救护车并发调度与分配优化模型，依据伤情轻重将所有伤者进行分类，按不同优先级进行救护车的调度与救援；采用蚁群优化智能算法求解这个复杂的优化问题。在启发式算法中，改进蚁群优化中的信息素更新策略以实现多个调度路径的同时优化。对比实验表明，所提模型与智能算法在救护车资源不是很充足的情况下具有更好的性能，能够产生一组有效可行的解，并可以同时给出各个救护车响应各伤员的救援路径和响应时间。

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