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

蚁坊软件：2019年半年度报告.PDF

车辆路径 matlab代码 Intelligent_Algorithm 用matlab解决路径规划和竞争设施选址问题 一、五个基础算法以及示例： ga 遗传算法解决分配问题 问题描述： 现有10个工人去做10件工作，每个工人完成每项工作所需时间不同。 要求每个工人只做一项工作，每项工作只由一个工人完成。 怎样指派工人完成工作可以使所用总时间最少？ tabu 禁忌搜索算法解决解决商旅问题 问题描述： 某5个城市旅行商问题， 用禁忌搜索算法实使得旅行商走过所有城市后回到原点的总路径最小。 ants 蚁群算法 问题描述： 设有19个客户随机分布于长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域正中央，其坐标为（0，0）。 各客户的坐标及需求量如下表所示，配送中心拥有若干辆载重量为9t的车辆，对客户进行服务时都从配送中心出发， 完成对客户点的配送任务后再回到配送中心。现要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程来完成货物的派送任务， 用蚁群算法求解该VRP问题(vehicle routing problem)。 SA 模拟退火算法 问题描述： n 个工作将要指派给n 个工人分别完成，问如何安排可使总的

1、指派问题模型和研究现状 2、基本蚁群算法 3、改进的蚁群算法（APACO） 4、演示系统设计 5、实验分析 6、结论

1、蚁群算法的背景 2、蚁群算法的提出 3、蚁群算法的特征 4、蚁群算法的基本思想 5、蚁群算法的数学模型 6、应用举例

Matlab基于蚁群算法的三维路径规划算法原创-基于蚁群算法的水下潜器三维空间路径规划.rar 论坛中关于蚁群算法的讨论比较少啊，上传一个前面做的基于蚁群算法的三维路径规划算法，呵呵，起个抛砖引玉的作用吧，参考的论文和程序都在上面

蚁群算法是受自然界蚂蚁觅食过程中， 基于信息素的最短路径搜索食物行为的启发提出的一种智能优化算法。 研究 表明， 在求解复杂优化问题方面该算法具有一定的优越性。任务分配问题是一类典型的组合优化问题。应用蚁群算法来解 决多处理器分布式系统上的任务分配问题，一个任务只能分配给一个处理器处理，而一个处理器可以处理多个任务，其中 每个处理器都有固定成本和能力限制。仿真结果表明， 该算法比禁忌搜索和随机方法具有更好的求解能力。 关键词： 蚁群算法; 任务分配问题; 分布式系统; 组合优化; 任务; 处理器