蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。 （1）数据准备 为了防止既有变量的干扰，首先将环境变量清空。然后将城市的位置坐标从数据文件（详见源程序里的excel文件）读入程序，并保存到变量为citys的矩阵中（第一列为城市的横坐标，第二列为城市的纵坐标）。 （2）计算城市距离矩阵 根据平面几何中两点间距离公式及城市坐标矩阵citys，可以很容易计算出任意两城市之间的距离。但需要注意的是，这样计算出的矩阵对角线上的元素为0，然而为保证启发函数的分母不为0，需将对角线上的元素修正为一个足够小的正数。从数据的数量级判断，修正为以下，我们认为就足够了。 （3）初始化参数 计算之前需要对参数进行初始化，同时为了加快程序的执行速度，对于程序中涉及的一些过程量，需要预分配其存储容量。 （4）迭代寻找最佳路径 该步为整个算法的核心。首先要根据蚂蚁的转移概率构建解空间，即逐个蚂蚁逐个城市访问，直至遍历所有城市。然后计算各个蚂蚁经过路径的长度，并在每次迭代后根据信息素更新公式实时更新各个城市连接路径上的信息

蚁群算法，工具箱，可以应用于车辆调度，油田选址，以及粮食选址。

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这是一个word文档，里面是利用matlab语言编写的蚁群算法功能函数，新建一个m文件，粘贴到里面，然后直接调用就可以，我运行过，没错误

matlab蚁群算法代码MT21104_17MT30001_30002 创建此存储库是为了提交工程过程建模中的遗传算法课程的术语分配。 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。 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。 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。 代码 im-enhance 文件夹下的 imenhance.m 文件中的 MATLAB 代码包含执行图像对比度增强的函数。 该函数采用输入图像和两个可选参数，一个用于迭代次数，另一个用于禁用模拟退火（如果希望提高速度并可能以一些性能成本为代价）。

matlab蚁群算法代码“智能交通系统中动态权重变化网络最短路径问题的一种新模型及其算法”的代码 要重复到期，请在 Matlab 中执行以下代码（首先确保所有 .m 文件和 .mat 文件都在同一文件夹中）： 改进的自适应蚁群算法：VWA(D,V,C,delta_t0,1,6,10,5,2,0.5,0.5,0.8) 基于矩阵展开的蛮力算法：VWN(D,V,C,delta_t0,1,6) PS delta_0 来自一个名为 Oliver30 的公共数据集，用于解决最短路径问题。 - 很抱歉，我不记得并提供近 3 年前运行的项目的更多详细信息...... 引文 江中忠，焦奕茹，应生，陈晓红。 (2017)。 一种求解智能交通系统动态权重网络最短路径问题的新模型及其算法。 智能与模糊系统杂志，33（5），3095-3102。 抽象的 智能交通系统 (ITS) 被定义为利用协同技术和系统工程概念来开发和改进交通系统的系统。 在本文中，提出了一种基于 ITS 中具有动态信号的设想驾驶模式的新路线选择问题。 它属于动态权重变化网络的一种最短路径问题，网络的弧权重随着弧的选择而变化，因此现有的贪心算

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。