因为课程需要接触蚁群算法，开始着手在网上找一些资料，虽说网上的资料中已经有注释了，但是对我这个之前没有接触过蚁群算法的新手来说还是不太清楚，所以就将自己对蚁群算法程序的理解附上注释发上来，因为是自己的理解所以肯定会有不正确的地方，希望能够给大家一些不同的思考角度，也希望大家能够提出来自己的理解共同交流。m=50; % m 蚂蚁个数
Alpha = 1; % 信息素重要程度的参数
Beta = 5;
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2023-12-15 11:40:32
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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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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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文章目录Java实现蚁群算法实现步骤底层工作原理代码示例优化方案 Java实现蚁群算法实现步骤定义问题：首先，需要明确需要优化的问题类型。例如，可以是求解最优路径、求解最短路径、最小生成树等。确定蚁群参数：蚁群算法的参数包括蚂蚁数量、信息素初始浓度、信息素更新方式、蚂蚁遍历新路径的概率等。初始化：根据问题类型，生成初始解。例如，对于求解最优路径的问题，可以生成初始解并将其存储在蚁群中。更新信息素
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2024-01-02 11:06:45
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1 蚁群算法讲解基本原理：模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，广泛应用于优化问题的求解。将一群蚂蚁放在问题的解空间上，让它们通过信息素的传递和挥发，逐渐找到最优解模拟蚂蚁在简单地形，寻找食物 ① 在蚁群算法的初始阶段，我们在地图上不放置任何食物，因为蚂蚁需要在没有任何信息素的情况下开始摸索前进。一开始，蚂蚁们在洞外随机移动，试图找到食物的位置。每只蚂蚁的速度相同，它们会按照随机的方向前进，直到遇到障碍物
1.背景 蚁群算法是一种常用的路径寻优算法，它是由Marco Dorigo根据蚂蚁觅食的得来的灵感，与1992年在博士论文中提出。蚂蚁在觅食过程中通常会释放一种信息素来传递信息，信息素浓度越高，蚂蚁的感知能力越强，通过内部的反馈机制它们很快就能找到一条最短路径。 2.概率公式 3.信息素浓度 4.代码的实现G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
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2023-10-07 14:14:47
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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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2023-10-11 06:42:09
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蚁群算法matlab实例 之前研一智能控制的作业，包括matlab代码以及自己修改的数据，自己存个档蚁群算法的基本思想 生物学家研究发现，自然界中的蚂蚁觅食是一个群体性行为，并非单只蚂蚁自行寻找食物源。蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其他蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息浓度越高，表示对应的陆静距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度
采用蚁群算法路径规划matlab本文对基本蚁群算法代码进行了详细的注释，每一步都简单易懂。程序在matlab中可直接运行，适合刚开始学习本算法的同学入门。 蚁群算法是由意大利学者Dorigo提出的一种仿生智能算法，最早运用在旅行商问题上。蚁群算法模仿蚂蚁觅食过程设计出的智能启发式算法，蚂蚁觅食时在路径上释放信息素，后面的蚂蚁会被信息素含量多的路径吸引，进一步增加该路径上的信息素，从而形成正反馈，最
基于python语言，实现蚁群算法（ACO）对多车场车辆路径规划问题（MDCVRP）进行求解。 目录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 1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各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. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可分为单一车场路径规划问题和多
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2024-01-02 12:31:06
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1.求两点之间的最短路径：（1）求从某个源点到其余各点的最短路径：Dijstra（迪杰斯特拉）算法；（2）求每一对顶点之间的最短路径：Floyd（弗洛伊德）算法。2.Dijstra算法的基本思想：依据最短路径的长度递增的次序求得各条路径。其中，从源点到顶点v的最短路径是所有最短路径中长度最短者。在这条路径上，必定只含有一条弧，并且这条弧的权值最小。（1）下一条路径长度次短的最短路径只有两种情况：①
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2023-07-17 20:45:46
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蚁群算法是根据蚂蚁寻找取得食物的最短路径的原理实现的路径规划算法。蚂蚁在寻找食物时，根据路径的长短来释放信息素，越短的路径上信息素越多。久而久之，后来的蚂蚁根据信息素的指引都会走向这条最优路径。一般来说我们会在一个完全图中做路径规划，即任意两个节点或城市之间都有通路，但是有些版本的问题并不是完全图，可能会有某些节点或城市之间并没有通路。蚁群算法中有6个要素：1.每一次放置的蚂蚁数量2.信息素蒸发系
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2023-10-11 10:23:04
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# 蚁群算法路径规划（Java实现指导）
蚁群算法是一种启发式优化算法，广泛用于解决路径规划等问题。本文将引导你使用Java实现蚁群算法路径规划。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 理解蚁群算法的基本原理 |
| 2 | 设计数据结构 |
| 3 | 实现蚁群算法 |
| 4 | 运行和测试算法 |
## 1. 理解蚁群算法的基本原理
1原理：蚂蚁在寻找食物源的时候，能在其走过的路径上释放一种叫信息素的激素，使一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，信息素也就越来越多，蚂蚁们选择这条路径的概率也就越高，结果导致这条路径上的信息素又增多，蚂蚁走这条路的概率又增加，生生不息。这种选择过程被称为蚂蚁的自催化行为。对于单个蚂蚁来说，它并没有要寻找最短路径，只是根据概率选择；对于整个蚁群系统来说，它们却达到了寻找
计算两点经纬度之间的距离经纬度是利用三维球面空间来描述地球上一个位置的坐标系统，每个经纬度坐标由经度 lng 和纬度 lat 两个分量组成。经纬度的有效范围为经度-180度到+180度，纬度大约-90度到+90度。问题给定两个点的经纬度，计算两个点的经纬度距离。解决方法Geopy是Python的包，用于计算两个地理位置的距离，它使开发人员更容易使用第三方地理编码器以及其他数据源来检索各个位置的坐标
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2023-06-25 10:49:33
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基于连通图，邻接矩阵实现的图，非递归实现。算法思想：设置两个标志位，①该顶点是否入栈，②与该顶点相邻的顶点是否已经访问。 A 将始点标志位①置1，将其入栈 B 查看栈顶节点V在图中，有没有可以到达、且没有入栈、且没有从这个节点V出发访问过的节点 C 如果有，则将找到的这个节点入栈，这个顶点的标志位①置1，V的对应的此顶点的标志位②置1 D 如果没有，
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2023-09-18 08:33:54
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一、问题解析最短路问题是图论中的一个基本问题——给定一张有权图，如何求某两点之间的最短路径？Dijkstra算法：Dijkstra算法通常是求解单源最短路中最快的算法，但它无法处理存在负权边（权重为负数）的情况。Dijkstra本质上是一种贪心算法，通过不断调整每个点的“当前距离”最终得到最优结果，采用步步逼近的手段。Dijkstra 算法是一种类似于贪心的算法，步骤如下：1、当到一个时间点时，图
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2023-10-27 14:09:49
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蚁群算法蚂蚁如何找到最短路径蚁群算法特征基本思想数学模型（以TSP问题为例子）初始化选择路径更新信息输出结果蚁群大小终止条件蚁群算法的基本思想（总结）蚁群算法的改进优化带精英策略的蚂蚁（AS）蚁群系统（ACS）最大最小蚂蚁系统（MMAS）基于优化排序的蚂蚁系统（ASrank）最优最差蚂蚁系统（BWAS）一种新的自适应蚁群算法（AACA）基于混合行为的蚁群算法（HBACA） 蚂蚁如何找到最短路径信
抽象来源：模仿自然界中蚂蚁的觅食行为。核心思想：蚁群觅食过程中，每只蚂蚁在所走过的路径上均会释放出一种信息素，该信息素随时间的推移逐渐挥发。因此，每条路径上的信息素同时存在正负反馈两种机制。正反馈：蚂蚁每次经过该路径均会释放信息素使得该路径上的信息素浓度增加；负反馈：每条路径上的信息素随时间推移会逐渐挥发。由此，我们可以判断，在起点与终点之间，当相同数量的蚂蚁初始同时经过两条不同的路径时，路径上初
