我学习蚁群算法路径规划时，感觉比较非常有用的文档和matlab程序。 关于蚁群算法的参数设置研究.pdf 基于蚁群算法的机器人路径规划.pdf 蚁群算法在MATLAB中的实现.pdf 蚁群算法.m

蚁群算法 主要适用于航迹规划，选择最大概率的路线走。

matlab实现的蚁群算法，可以运行，可以修改参数 有说明，适合大多数人使用

将蚁群算法用matlab实现，用来处理多个点间的最优路径，同时用贪心算法实现相同数据点的路径规划

采用了多线程和蚁群算法的思路，代码来自于其他博客，经过一定的修改

蚁群算法的 Python 实现。除此之外，还有这些算法的集合：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法、鱼群算法

采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的程序源码和讲解视频，使读者在掌握算法的同时，也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧，从而快速提高使用算法求解实际问题的能力。

为有效降低矿井突发事故中矿工伤亡程度及经济损失,对矿井环境下工作人员逃生路径进行研究。以蚁群算法为基本理论,设置井下作业人员数目为自变量,其他参数为固定组合,最后运用MATLAB模拟软件对逃生路径进行模拟。结果表明:随着模拟人员的增多,路径优化程度与模拟人员数目呈现出正相关关系,同时验证了该算法的实用性以及有效性。

蚁群算法的MFC程序，可以导入excel文件形式的地图信息

提出了一种新的求连续空间最优值的蚁群算法。结合遗传算法和蚁群算法各自的优点以及两种算法融合基础，提出了遗传算法融入到蚁群算法融合中的两种新策略，第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力，在大范围内寻找一组解，然后以此为基础，用蚁群算法快速寻找最优解X*best；另一种策略是利用遗传算法交叉操作产生蚁群算法中的新旅行路径，以此提高蚁群算法的全局搜索能力。用上述策略构造两个基于遗传算法的混合遗传算法。用测试函数Rosenbrock和测试函数Shubert验证了混合蚁群算法的正确性。