蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。 近年来，许多专家学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题(job-shop scheduling problem)、指派问题(quadratic assignment problem)、旅行商问题(traveling salesman problem)等。

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构建容量受限的旅行商问题模型，加入容量约束，采用蚁群算法优化，matlab实现！

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

对自己拟定的二维栅格地图，通过蚁群算法寻优

出租车路径规划算法，蚁群算法寻优

该源码仅供科研，无法直接用于商用，基于蚁群优化算法的无人船艇航线自动生成及路径规划

利用蚁群算法求解车辆路径优化问题，实用的matlab代码

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MATLAB 蚁群算法求解背包问题，确定可用