一、问题描述1.1旅行商问题简述旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，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，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。1.2旅行商问题求解算法本次实验选用蚁群算法来对
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2023-11-20 10:44:34
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文章目录前言一、蚁群算法简介二、算法精讲三、部分代码（Matlab）四、运行结果总结 前言本篇文章主要记录了蚁群算法在三维路径规划中实现的过程一、蚁群算法简介1 引言 在自然界中各种生物群体显现出来的智能近几十年来得到了学者们的广泛关注，学者们通过对简单生物体的群体行为进行模拟，进而提出了群智能算法。其中， 模拟蚁群觅食过程的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization， ACO
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2023-07-20 12:47:18
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蚁群算法解决TSP问题详细讲解（含python代码）（一）TSP问题（二）蚁群算法（1）蚁群算法简单介绍（2）蚁群算法解决TSP问题基本原理（3）蚁群算法的核心步骤3.1 路径构建3.2 信息素更新（三）代码分析（1）设置参数（2）距离矩阵（3）设置信息素矩阵和蚂蚁路径矩阵（4）当前城市选择下一城市（5）更新信息素（6）30城市的坐标.txt（7) 完整代码 （一）TSP问题TSP问题：旅行商问
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2024-01-02 09:31:54
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法，由意大利学者M. Dorigo, V. Maniezzo和A.Colorni等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种
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2024-06-10 10:43:26
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0️⃣✨✨✨基本原理✨✨✨ 单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都
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2023-11-03 22:15:20
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蚁群算法即相关代码实现详解一.算法背景蚁群算法是近年来刚刚诞生的随机优化方法，它是一种源于大自然的新的仿生类算法.由意大利学者Dorigo最早提出，蚂蚁算法主要是通过蚂蚁群体之间的信息传递而达到寻优的目的，最初又称蚁群优化方法(Ant Colony OpTImizaTIon简称ACO).由于模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念，因此亦称蚂蚁系统.二.简单说明1)先看两张图图1-1显示了蚂蚁从巢穴出去觅食
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2023-11-20 21:46:43
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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1. 蚁群算法背景介绍2.蚁群算法基本原理3.蚁群算法的计算过程4. 模型构建5. 蚁群算法matlab实现6.算法分析 1. 蚁群算法背景介绍蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）由Marco Dorigo于1992年提出。 蚁群算法是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可
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2023-11-27 05:27:00
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蚁群算法求解TSP __author__:cheng __date__:2022.5.7 __version__: V1.0.0 __description__: 要求用Python写出蚁群算法求解TSP问题的代码 要求对每一轮迭代的结果用曲线图的形式表现出来"""
蚁群算法求解TSP
__author__:cheng
__date__:2022.5.7
__version__: V1.0.0
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2024-06-09 07:09:32
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图像课的lab，先声明一下，纯粹是对CV和机器学习感兴趣的外行人自娱自乐，大佬轻喷。聚类+蚁群还在研究，我是拿TSP类比着写的，下面是我实验报告的一部分。一、中心像素与其8邻域像素灰度差异 TSP问题的两两城市间距离是由城市间的坐标差距计算出来的，以30城市为例，一只蚂蚁处于第i个城市（i=1,2,…30）的时候，有29个城市间距离需要计算。 引申到图像问题上，一只蚂蚁处于中心像素的时候有周围8个
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2024-01-15 08:23:26
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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 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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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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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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蚁群算法与TSP
对于小规模数据的TSP问题，我们可以使用动态规划快速的求解。对于大规模数据的TSP问题，可以使用蚁群算法，模拟退火等近似算法进行求解。蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法，最早Marco Dorigo提出。它的灵感来源于蚁群寻找食物的过程，因为往往一只蚂蚁并没有太多“智能”的表现，而蚁群往往有“智能”的动作，比如大部分都趋向
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2023-05-31 13:09:40
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# 蚁群算法解决旅行商问题（TSP）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短路径，使得旅行者能够访问每个城市一次且仅一次，最后回到出发城市。该问题在物流、运输及其它领域有广泛应用。为了解决TSP问题，我们可以借助蚁群算法。
## 蚁群算法简介
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法。蚂蚁在寻找食物的过程中，
在解决旅行商问题（TSP）时，蚁群算法是一种灵活有效的优化技巧。TSP问题的背景和影响在于，许多企业和组织需要高效地规划路线，如物流、旅行计划等。为了帮助理解，我将为大家详细介绍如何使用Python编写蚁群算法解决TSP问题的全过程。
## 问题背景
随着全球化和物流行业的快速发展，旅行商问题（TSP）成为了许多实际应用场景中的重要研究问题。TSP的基本任务是寻找一条最短路径，使得一名销售人员
简介蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）作为一个启发式群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。ACO是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。在自然界，蚂蚁觅食过程中，蚁群总能够按照寻找到一条从蚁巢和食物源的最优路径，这也就是蚁群算法的由来。注：然而蚁群算法去做路径规划和优化智能算
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2023-11-10 10:57:44
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## 如何在Python中实现蚁群算法
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，常用于解决各种优化问题，如旅行商问题（TSP）。本文将引导你实现一个简单的蚁群算法，并帮助你理解每个步骤的含义。
### 实现流程
以下是实现蚁群算法的整体流程：
| 步骤 | 描述
