针对多个源节点的最短路径求解问题，通过经典的蚁群算法来求解。

蚁群算法,ai,人工智能 计算机非常有趣的人工智能算法，地图上一个蚁巢和一个食物源。开始蚂蚁们从蚁巢出发去寻找食物。 因为开始地图上不存在食物源信息素，所以蚂蚁们寻食的路径是随机的。 等待一段时间后，她们会找到食物源，并会寻找一接近于最短的从蚁巢到食物源的路径。。

多约束条件下蚁群算法解无人机轨迹规划，其中包含了2019年研究生数学建模竞赛解答的python代码，提供了蚁群算法解决无人机多约束条件下的航迹规划问题

这是一个word文档，里面是利用matlab语言编写的蚁群算法功能函数，新建一个m文件，粘贴到里面，然后直接调用就可以，我运行过，没错误

matlab蚁群算法代码MT21104_17MT30001_30002 创建此存储库是为了提交工程过程建模中的遗传算法课程的术语分配。 用于图像对比度增强的混合蚁群优化、遗传算法和模拟退火可以在此 repo 中找到使用自然启发方法增强灰度图像对比度的 MATLAB 代码。 受自然启发的方法是蚁群优化、遗传算法和模拟退火，它们生成全局传递函数将输入图像转换为更高对比度的图像，同时尽量保持图像的自然外观。 该方法的工作原理是在搜索空间中放置一些人工代理（又名人工蚂蚁）以生成一个传递函数，该函数可用于将任何图像转换为更高对比度的图像。 到达最后一点后，创建传递函数并评估其适应度。 根据传递函数的好坏，信息素会沉积在蚂蚁走过的路径上。 点上的信息素增加了蚂蚁在下一次迭代中选择在附近经过它的机会。 代码 im-enhance 文件夹下的 imenhance.m 文件中的 MATLAB 代码包含执行图像对比度增强的函数。 该函数采用输入图像和两个可选参数，一个用于迭代次数，另一个用于禁用模拟退火（如果希望提高速度并可能以一些性能成本为代价）。

matlab蚁群算法代码“智能交通系统中动态权重变化网络最短路径问题的一种新模型及其算法”的代码 要重复到期，请在 Matlab 中执行以下代码（首先确保所有 .m 文件和 .mat 文件都在同一文件夹中）： 改进的自适应蚁群算法：VWA(D,V,C,delta_t0,1,6,10,5,2,0.5,0.5,0.8) 基于矩阵展开的蛮力算法：VWN(D,V,C,delta_t0,1,6) PS delta_0 来自一个名为 Oliver30 的公共数据集，用于解决最短路径问题。 - 很抱歉，我不记得并提供近 3 年前运行的项目的更多详细信息...... 引文 江中忠，焦奕茹，应生，陈晓红。 (2017)。 一种求解智能交通系统动态权重网络最短路径问题的新模型及其算法。 智能与模糊系统杂志，33（5），3095-3102。 抽象的 智能交通系统 (ITS) 被定义为利用协同技术和系统工程概念来开发和改进交通系统的系统。 在本文中，提出了一种基于 ITS 中具有动态信号的设想驾驶模式的新路线选择问题。 它属于动态权重变化网络的一种最短路径问题，网络的弧权重随着弧的选择而变化，因此现有的贪心算

matlab蚁群算法代码旅行蚁群 旅行商问题的蚁群优化算法。 该算法描述如下： 代码是用 Matlab 编写的。 要运行它，只需键入AntSystem

matlab蚁群算法代码蚁群优化 蚁群优化问题的matlab代码 要运行算法，只需克隆/下载文件并在 MATLAB 中打开文件“aco.m”。 运行该文件，您可以看到代码正在运行。

matlab蚁群算法代码基于蚁群算法的三臂凿岩机器人动态Kong序规划 基于蚁群算法的三臂隧道掘进机器人动态序列规划 matlab 版本：2016a 主函数：GuiTest.m 这是我的硕士研究生关于蚁群算法的三臂隧道掘进机器人动态序列规划的代码，以及我设计了一个用于规划的 GUI。 由于项目暂停，我没有将这个 GUI 应用到真正的三臂隧道钻探机器人。 差不多一年过去了，那个项目已经完成，而我也快一年毕业了。 该程序包含三个用于规划的经典隧道，您也可以设计自己的隧道。 您需要注意的是您应该注意matlab的版本，我只是尝试使用2019a版本，毫无疑问我遇到了错误。 因此，如果您遇到错误，请尝试 matlab 2016a 公路隧道（公路隧道）： 马蹄形隧道（马蹄形隧道）： 水隧道（排水隧道）：

matlab蚁群算法代码用于图像对比度增强的混合蚁群优化、遗传算法和模拟退火 可以在此 repo 中找到使用自然启发方法增强灰度图像对比度的 MATLAB 代码。 受自然启发的方法是蚁群优化、遗传算法和模拟退火，它们生成全局传递函数将输入图像转换为更高对比度的图像，同时尽量保持图像的自然外观。 描述 图像增强器方法的详细信息发表在我们的论文中：DSP（或）和 CEC（或）。 该方法的工作原理是在搜索空间中放置一些人工代理（又名人工蚂蚁）以生成一个传递函数，该函数可用于将任何图像转换为更高对比度的图像。 蚂蚁从传递函数的原点（左下角）开始，然后移动到它的右上角。 任何蚂蚁都会在其可用的移动选项中进行概率选择，如下所示： 到达最后一点后，创建传递函数并评估其适应度。 根据传递函数的好坏，信息素会沉积在蚂蚁走过的路径上。 点上的信息素增加了蚂蚁在下一次迭代中选择在附近经过它的机会。 这是蚂蚁在传递函数窗格上移动一段时间后的信息素痕迹示例。 每只人工蚂蚁在这个过程中都有一个遗传密码。 蚂蚁种群通过遗传算法进化。 这改变了蚂蚁的特征及其在搜索空间中遍历路径的偏好。 选择最佳传递函数后，模拟退火尝