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。

旅行商问题是一个大众问题，对于这类问题的解决方法也太多太多了，但我们在这里只提供一种蚁群智能算法来解决这类旅行商问题。

matlab解决TSP问题蚁群算法-蚁群算法解决TSP问题.doc 在求解TSP问题中有比较好的应用，大家可以看一下！！

可作图的java蚁群算法，att48最优解拿到10812，经过进一步的调优，有利于加速迭代，快速的拿到最优解，效果直观

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法求解tsp问题代码，后缀改为.zip后使用

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

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