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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Introduction 复现了一些TSP问题的相关算法，对TSP数据集st70.tsp进行了测试，并对此测试数据调整了参数，开箱即用。 Algorithms 动态规划(DP) 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO) 模拟退火算法(SA) 蚁群算法(ACO) 自适应神经网络(SOM) 禁忌搜索算法(TS) 指针网络(Pointer-network)[pytorch版本复现] Tips 遗传算法核心要素：父代集合的数量，选择两个父代个体的方式，交叉操作、变异操作 粒子群算法核心要素：个体当前最优与粒子群群体当前最优，生成新个体的时候与这两个最优解都会发生交叉 模拟退火算法核心要素：跳出最优解的概率必须是会随着时间变化，降温速度，初始温度，最终温度，随机解的生成方式，随季解数量 蚁群算法核心要素：不同城市之间的概率转移矩阵不断变化（受信息素的影响），参数繁多 自适应神经网络核心

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蚁群算法在水库优化调度中的应用研究，王涛，杜红娟，本文简要分析了现行水库优化调度方法的优缺点，突出了本课题研究的必要性。在对蚁群算法基本原理进行描述的基础上重点探讨了将其

蚁群算法在水电站调度函数优化中的应用 调度函数作为一种能够明确指导水电站水库运行的技术,较常规的水库调度图能更有效地发挥水电站的运行效益。针对调度函数的编制特点及其存在的优化空间,将蚁群算法应用于水电站调度函数的优化模型中。以金沙江中游梯级水电站群为实例,针对其初始调度函数进行优化,并模拟其长系列径流的发电调度过程。计算结果表明,经过优化后的调度函数能显著提高水电站水库的运行效益,有效指导水电站水库的实际调度运行,体现了模型的实用性。