智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。具体详细说明 上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的说明README 蚁群算法：Ant_Colony_Optimization 遗传算法：Genetic_Algorithm 免疫算法：Immunity_Algorithm 粒子群：Particle Swarm Optimization

android应用源码百度地图路线规划.zip

面向互联网智能旅游路线规划系统.docx

基于Qlearning强化学习的机器人路线规划仿真,带GUI界面,可设置障碍物 +GUI界面+程序操作视频 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

2018年五一赛A题潘安湖游览路线规划问题，自己做的一等奖论文，代码在附录 本文针对徐州潘安湖风景区游览路线的研究，运用穷举法，建立混合整数0-1规划模型，双目标混合整数规划模型，旨在能够得到目标最优的路线规划。 针对问题一，不考虑景点停留时间，只考虑游览时间和步行时间，且经过所有景点，引入0-1变量，建立单目标整数规划模型

粒子群算法（PSO）用于解决山地路线规划问题(完整程序以及讲解PPT)

基于遗传优化神经网络的小车避障路线规划行驶仿真,并输出行驶动画,如果有碰撞则重新迭代学习_使用matlab2021a或者以上版本测试

前言 最近项目中做到相关网约车小程序。需要使用到地图中的路线规划，对3种地图进行了分析。这里稍微做一下总结： 百度地图 百度坐标 （BD-09） 腾讯地图 火星坐标(GCJ-02) 高德地图 火星坐标(GCJ-02) 微信小程序中使用的是腾讯地图作为底图。因此如果使用百度地图时，需要注意坐标的转换。此类坐标的转换函数在网上都有，这里不做过多解释 准备工作： 1、在做小程序 —- 路线规划之前，需要准备小程序APPID 以及相应使用地图的KEY值。 2、微信小程序API 之 位置 API wx.getLocation(OBJECT)、wx.chooseLocation(OBJECT)

基于蚁群优化算法的路线规划避障仿真,matlab2021a测试，输出优化迭代曲线，同时得到避障路线规划结果。 MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 Tau=ones(MM*MM,MM*MM); % Tau 初始信息素矩阵 Tau=8.*Tau; K=100; %迭代次数（指蚂蚁出动多少波） M=50; %蚂蚁个数 S=1 ; %最短路径的起始点 E=MM*MM; %最短路径的目的点 Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=7; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.3 ; % Rho 信息素

基于蚁群算法的tsp路线规划问题matlab仿真，matlab2021a测试。