量子蚁群算法的小论文，设计新的思路求解传统TSP问题，并对结果进行了验证对比

本代码实现了蚁群算法并且很好的解决了旅行商问题，对比了多个城市的结果，给出了最优路径图。

蚁群算法单路径和多路径路由 31节点网络拓扑下寻找单个最短路径和前三条最短路径

蚁群算法论文及源代码，有很多文献和相应的源代码，希望能够帮助在学习蚁群算法的朋友

【标题】：基于VB的基本蚁群算法实现 在信息技术领域，优化问题的解决常常需要借助于仿生算法，其中蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种受到蚂蚁寻找食物行为启发的分布式优化算法。本资源提供的是一份用Visual Basic（VB）编写的详细基本蚁群算法代码，它为初学者和开发者提供了一个很好的学习和实践平台。 【描述】：基本蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物路径时释放信息素的行为来解决最优化问题的。在VB中实现这一算法，需要理解并掌握以下几个关键概念和技术： 1. **信息素**：在蚁群算法中，信息素是蚂蚁在路径上留下的化学痕迹，模拟了蚂蚁之间通信的方式。信息素的浓度决定了路径的选择概率。 2. **迭代过程**：算法通过多次迭代更新信息素，每次迭代中，蚂蚁会根据当前路径上的信息素浓度和距离等因素选择下一步移动的方向。 3. **启发式信息**：除了信息素外，蚂蚁还会考虑路径的长度（距离），即启发式信息。较短的路径通常会有更高的选择概率。 4. **蒸发和更新机制**：信息素会随着时间逐渐蒸发，同时在每次迭代后，蚂蚁会在路径上留下新的信息素，这个过程反映了自然选择和遗忘的效果。 5. **选择规则**：蚂蚁选择下一点的概率通常由信息素浓度τ和启发式信息η决定，通过公式P(i,j) = τ(i,j)^α / (τ(i,j)^α + η(i,j)^β)计算得出，其中α和β是调整参数。 6. **VB编程**：在VB中实现蚁群算法，需要熟悉VB的基础语法、控制结构（如循环、条件语句）、数组操作以及动态数据结构的使用，以便存储和处理路径信息。 7. **可视化**：VB提供了丰富的图形用户界面（GUI）组件，可以用于展示算法运行过程和结果，增加用户交互性。 【核心知识点】： - **蚁群算法原理**：了解蚂蚁如何通过信息素协作寻找最优路径，以及在算法中的数学模型。 - **VB编程基础**：包括变量声明、函数调用、循环结构、条件判断等基本编程技巧。 - **算法实现**：将蚁群算法的各个步骤（初始化、蚂蚁移动、信息素更新、路径选择等）转化为VB代码。 - **参数调整**：α和β参数对算法性能有很大影响，需要根据实际问题进行合理设定。 - **数据结构设计**：如何有效地存储和操作路径信息，例如使用数组或链表。 - **程序优化**：提高算法运行效率，减少不必要的计算和内存占用。 - **可视化设计**：通过VB的图形功能，显示蚂蚁路径、信息素分布等，帮助理解和调试算法。 通过这份VB实现的蚁群算法，学习者不仅可以深入理解蚁群算法的运作机制，还能锻炼编程技能，特别是将抽象算法转化为具体代码的能力。同时，也可以通过修改和优化代码，进一步探索蚁群算法在不同问题中的应用。

基本蚁群算法C，比较详细！

基于蚁群算法的机器人路径规划C语言代码

蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。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。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值

遗传蚁群算法循环取货路径规划matlab gui程序

《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。