本人研究生阶段主要学习蚁群算法，还留下一些问题，如果碰到有兴趣的人就太好不过了。本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。 这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。 主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。 我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。 当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。 本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。 对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。 我也会放入我的论文。论文第四章中有描述到我想完成的任务。 如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。

[b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。 本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法，主要包裹ACS，MMAS，EAS等经典的蚁群算法，最后还包括本人提出的另一种算法。 本代码已经成功申请了软件著作权（因此请注意：[b]本代码具有版权[/b]） 软件环境主要是MATLAB（2016B及其以上）下的GUI。 主要功能有： 1、比较不同算法在不同栅格环境下的运行情况，（栅格环境可以自行设计） 2、观察实验结果，包括迭代曲线和运行多次的平均值。可以直接观察算法本身的鲁棒性。 3、代码设计非常模块化，可以同时学习多种蚁群算法。

本文件共包含5个.m文件,完成了阿里巴巴最后一公里极速配送EC订单配送的任务，经测评程序可知，时间控制在20万左右。并且包含了官方提供的数据

基于蚁群算法的图像边缘检测，主要是用蚁群算法实现图像的边缘检测。

本代码用matlab写的蚁群算法解决TSP问题，详细说明了蚁群算法来解决TSp问题的过程。

旅行商问题(Traveling Saleman Problem，TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例，由于数学家已证明TSP问题是NP难题，因此，VRP也属于NP难题。旅行商问题（TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本。

全新的蚁群算法cvrp，解决经典的VRP问题，np难题

功能比较齐全的蚁群算法工具箱，包含测试数据，自我介绍文件，对源数据进行处理的程序，对数据处理后可以使用蚁群算法进行TSP问题的研究，最后绘制路径图，本工具箱使用matlab代码编写。是你研究蚁群算法不可多得的助手。

我是在三维网格地图中实现的路径搜索，用的点而不是边来标记信息素的，主要是觉得边要麻烦一些，感兴趣的可以自己实现边标记信息素。蚂蚁在三维地图中走，每次可以上下，左右，斜着走，且都算作等效的一步距离。

网上花钱买的资源，主要是一个思路原型。因为网上单纯的蚁群算法比较多，但是带约束的就比较难找了。可以用来解决城市遍历问题。 里面有MATLAB源码，但是不推荐用，主要是看他的思路，文章主体是介绍这个约束问题