传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时，存在参数难以整定、控制效果不好的缺点，文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法，即利用蚁群算法动态调节PID的参数，实现对配料系统的控制，通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。

智能算法（蚁群算法）求解1000个城市的TSP问题Python代码，附详细注释+原始tsp问题的csv文件，有限时间内完成运行。 包含两种蚁群算法的实现代码，以及三种数据集，（51+280+1000）个城市。

【路径规划-VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip

应用蚁群算法进行车辆路径的Matlab程序,对专业应用人员有很好的启发和参考.

基于蚁群算法求解TSP问题的研究，吴璇，，蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，其利用多样性和正反馈性机制能够进行分布式并行查找

本文档是本人智能优化算法课程的大作业，完全的原创。从蚁群算法的背景知识到基本原理都有详尽的介绍。最后应用蚁群算法解决了TSP问题：问题描述，基本思想，解题步骤，流程图，代码实现，实验仿真，实验结果及结论都有非常详细的记录，希望对有需要的朋友有所帮助

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N SGA II 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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针对生产与运输两个过程的联合决策,通过分析一类生产-运输批量优化问题,建立的混合0-1整数规划模型整合了多产品多阶段能力约束批量生产和产品运输。其中运输成本由运输工具使用数量决定,当企业内部运输能力不能满足运输需求时可将运输外包,但需支付更高的运输成本。根据此问题的特点,构造改进蚁群算法求解,令其信息素和启发信息都存在0和1两种状态下的不同取值,通过转移概率确定0-1生产准备矩阵,进一步得到生产矩阵和运输计划。仿真实验结果表明在生产批量决策的同时考虑运输,可以减少运输成本,令总费用最小,通过将实验结果与其

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信 息素的最短路径的搜索策略,以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法。并针对 蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施。