基于蚁群算法的二维路径规划算法路径规划算法路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划算法主要有人工势场法等。MAKLINK图论理论MAKLINK图论可以建立二维路径规划的空间模型， MAKL
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2024-02-29 23:55:04
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群算法是Marco Dorigo在1992年提出的一种优化算法，该算法受到蚂蚁搜索食物时对路径的选择策略的启示。蚁群算法作为群体智能算法的一种利用分布式的种群搜索策略来寻找目标函数的最优解。蚁群算法与其他优化算法相比较的一个明显优势是蚁群算法能够适应动态变化的环境，这个特点使它特别适合解决像网络路由这类解空间频繁发生变化的优化问题。 为了更好的理解蚁群算法，我们首先需要了解
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2023-12-05 14:30:19
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文章目录效果思路1.初始化2.多次迭代3.展示结果代码留言 效果思路1.初始化步骤内容Step 1随机生成所有城市的坐标 (city_x, city_y)Step 2计算任意两城市之间的距离 (distance) 和能见度 (eta)Step 3用贪婪算法得出初始路径Step 4计算得出并记录所有路径的信息素浓度(tau)2.多次迭代步骤内容Step 1第 t 次迭代Step 2第 t 次迭代,
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2024-01-02 11:21:29
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控制蚁群算法走向的关键是信息素，信息素类似遗传算法的适应性函数，类似退火算法的评价函数，影响着其中一只蚂蚁的下一步的选择。蚂蚁：类似遗传算法的染色体，就是一条解，在tsp问题中蚂蚁的路径就是tsp的解。信息素：评价函数，与路径成反比蚂蚁数量：一次迭代有多少只蚂蚁在跑(注意不是一起跑，而是先后放上一只蚂蚁)迭代次数T：所有蚂蚁跑完视为一次迭代周期。程序流程：1，随机生成距离矩阵进入循环while(t
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2023-08-10 15:22:02
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蚁群算法（ACO）
蚁群算法可用来旅行商问题、指派问题、Job—shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。并且表现出了很大的优越性，因为它分布式特性，鲁棒性（健壮性，稳定鲁棒性和性能鲁棒性）强并且容易与其它算法结合，但是同时也存在这收敛速度慢，容易陷入局部最优（local optimal）等缺点。蚁群算法的基本原理:
1、蚂蚁在路径上释放信息素。2、碰到还没走过的
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2023-06-19 19:33:35
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# 蚁群算法在Java中的应用——最短路径问题解决方案
蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。它通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素，来寻找问题的最优解。蚁群算法在解决最短路径问题上有着广泛的应用，本文将介绍如何使用Java实现蚁群算法解决最短路径问题。
## 最短路径问题
最短路径问题是指在一个图中找到从起点到终点
原创
2023-08-05 19:22:32
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文章目录参考资料1. 简介2. 基本思想3. 算法精讲4. 算法步骤5. python实现 参考资料路径规划与轨迹跟踪系列算法蚁群算法原理及其实现蚁群算法详解（含例程）图说蚁群算法(ACO)附源码蚁群算法Python实现1. 简介蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO） 于1991年首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时， 会在其经过的路径上释放一
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2023-12-16 12:30:10
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基于改进蚁群算法求解TSP问题1.算法思想2.算法设计3. 详细代码4. 测试结果测试数据测试结果各取10次中最好结果进行分析取10次结果的平均进行分析结果分析5.结论参考文献： 1.算法思想蚂蚁沿不同的路径出去寻找食物，找到食物就马上返回。这样短路径的蚂蚁来回一次时间短，单位时间内走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然会多，从而吸引更多蚂蚁，洒下更多信息素。而长路径恰好相反。因此，越来越多的蚂蚁
以2017年华为杯研究生数学建模比赛A题（无人机在抢险救灾中的优化运用）为例，讲解蚁群算法在求解最优路径问题中的应用，我们将问题进行了简化，描述如下：无人机从某一个基地出发，途径所有救援点，然后回到基地（每个点只经过一次），求解最佳行驶路径。基地和所有救援点的散点图如图1所示。 蚁群算法是寻求优化路径的一种算法，这种算法的思想起源于蚂蚁在寻求事物过程中的路径，这种算法在本质上属于一种启发式全局优化
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 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。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 &n
### 蚁群算法求解最短路径问题
#### 1. 简介
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁在寻找食物过程中行为的启发式优化算法。其基本思想是通过模拟蚂蚁在路径选择过程中信息交流的行为，来寻找问题的最优解。在求解最短路径问题时，蚂蚁会选择距离较短的路径，并在路径上释放信息素，其他蚂蚁会受到信息素的吸引而更倾向选择被释放较多信息素的路径。
本文将使用P
原创
2023-09-16 07:25:29
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蚁群算法的步骤： 1初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子， 信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等
原创
2021-07-09 13:54:20
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如何求任意两点之间的最短路径呢？在之前的学习里，知道可以通过深搜或者广搜求出两点之间的最短路径。但学习了Dijkstra这个新的算法以后，会更方便。Dijkstra算法的基本思想： 每次找到离源点最近的一个顶点，然后以该顶点为中心进行扩展，最终得到源点到其余所有点的最短路径。基本步骤： 1. 将所有顶点分为两部分：已知最短路程的顶点集合P和未知最短路径的顶点集合Q。最开始，已知最短路径的顶点集合P
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2024-01-11 10:44:49
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蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。 之后，又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本思想: 蚁群算法的基本原理: 1、蚂蚁在路径上释放信息素。2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次
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2023-12-21 09:34:40
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蚁群算法+Split 求解异构车辆路径规划问题 目录信息传递1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码参考 1. 适用场景求解HVRP或MDHVRP多车辆类型车辆容量不小于需求节点最大需求（多）车辆基地车场车辆总数满足实际需求2. 求解效果（1）收敛曲线（2）车辆路径3. 代码分析 以上算法在搜索过程中需求节点的备选标签规模会非常大，占用内存且降低搜索效率
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2023-10-08 09:04:37
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蚁群算法栅格图路径规划python简单说几句python代码0.预安装库1.调用模版2.地图文件3.栅格图+迭代图3.ACO类 简单说几句简单说几句，算法的基本逻辑请看其他文章，很多，不介绍。本文旨在提供一份python代码供各位后来学习者多一些资料理解学习ACO，同时对于那些只需简单使用ACO解决路径规划的人提供一个并不麻烦的途径。注意，非路径规划，非栅格图模型的，本文代码99.99%无法运行
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2023-08-30 08:03:40
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蚁群算法 1991年，意大利学者M. Dorigo、V. Maniezzo和A. Colorni研究蚁群行为特征，提出一种模拟蚁群的进化算法，其算法原理基于正反馈机制或增强型学习系统，它通过信息素强度的变化，选择最优路径，最后收敛于最优路径结果。 1.1蚁群算法的基本原理 蚁群算法是一种智能仿生算法，用来求解最优问题，其中主要解决旅行商问题（TSP）。蚁群算法整体分为两个过程，包括状态转移和信息素
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2024-01-08 18:41:50
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TSP问题(Traveling Salesman Problem)是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次(通过禁忌表)，而且最后要回到原来出发的城市，要求路径的总和最小蚁群算法()是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。人工蚁群与真实蚁群对比：相同点不同点都是为了寻找最短路径问题人
基本蚁群算法参考： 蚁群算法实际上是正反馈原理和启发式算法相结合的一种算法。在选择路径时，蚂蚁不仅利用了路径上的信息素，而且用到了城市间距离的倒数作为启发式因子。实验结果表明，ant-cycle 模型比 ant-quantity 和 ant-density 模型有更好的性能。这是因为 ant-cycle 模型利用全局信息更新路径上的信息素量，而 ant-quantity 和 ant-density
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2023-11-25 20:37:59
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1.关于旅行商(TSP)问题及衍化
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
原创
2021-07-09 16:31:44
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