%%清空环境变量
clear all
clc
%%导入数据
load citys_data.mat
%%计算城市间相互距离
n = size(citys,1);
D = zeros(n,n);
%计算城市两两之间的距离
for i =1:n
for j =1:n
if i~=j
D(i,j)=sqrt(sum( ( citys(i,:) - city
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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# 用Python实现VRP问题的蚁群算法
## 引言
车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流、运输和配送等领域。其目标是最小化车辆行驶的总成本。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种利用自然界蚂蚁觅食行为来解决优化问题的启发式算法，具有良好的全局搜索能力。本文将介绍如何用Pyth
蚁群算法原理概述蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出，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种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小表征路径的远近 ， 信息素浓度越高 ， 表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，
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2024-06-29 17:35:19
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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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目录1 概述 1.1研究背景2 运行结果3 Matlab代码实现4 结语5 参考文献1 概述车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是现代物流配送过程中的关键环节,而且其在众多领域中都有广泛的应用,因此它的提出引起了不同学科的专家和物流管理者的极大重视,目前VRP已经成为研究的热点。但是如何找到一种高效的算法使其在较短的时间内找到比较满意的
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2023-09-26 09:30:13
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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 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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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
旅行商问题大都是用遗传算法求解，不过蚁群算法比它高效得多，在百度的蚁群算法吧里有人发了个注释清晰的代码，有兴趣的可以去研究一下蚁群算法和模拟退火算法，这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退火算法，里的某位牛人很清楚地介绍了，发个链接吧遗传算法入门：模拟退火算法入门：这里发个贴吧里面的蚁群算法代码。// AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
#pragma once#incl
文章目录前言一、蚁群算法是什么？算法步骤二、基本原理三、数学模型1、算法中的参数设置2、构建路径轮盘赌例子3、更新信息素浓度代码终止四、代码展示五、参数实际设定1.参数设定的准则2.蚂蚁数量3.信息素因子4.启发函数因子5.信息素挥发因子6. 最大迭代次数7. 组合参数设计策略总结 前言科研项目中要遇到蚁群 遗传 协同进化 粒子群等一些系列非确定性算法 所以总结一篇自己的学习笔记一、蚁群算法是什
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2024-01-26 06:47:27
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蚁群算法是一种基于生物学中蚂蚁采食行为的启发式算法，被广泛应用于优化问题。本文将从蚂蚁行为启发、算法原理、应用领域等方面详细阐述蚁群算法。 一、蚂蚁行为启发 蚂蚁在觅食时会留下信息素来指引同伴，同时也会根据信息素浓度选择不同的路径。如果一条道路上的信息素浓度越高，就说明有更多的蚂蚁经过这条路线，这也就意味着这条路线可能通向食物源。因此，蚂蚁实际上是通过沟通合作来完成复杂任务的。基于这种集体智慧的思
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2023-09-28 13:43:42
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什么是蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于蚂蚁在寻找食物时的行为而发展起来的启发式算法。蚁群算法是一种群体智能算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过多个个体之间相互合作、信息交流来寻找最优解。它的主要思想是通过模拟蚂蚁在寻找食物时释放信息素的过程，让蚂蚁们在搜索空间中寻找最优解。 在蚁群算法中，每只蚂蚁表示一个搜索的个体，它们根据信息素和启发式信
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2023-09-27 07:41:23
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# 蚁群算法 Python 实现
## 简介
蚁群算法（Ant Colony Optimization）是受到蚁群觅食行为的启发而提出的一种启发式优化算法。该算法模拟了蚂蚁在搜索食物时的行为，通过蚂蚁之间的信息交流和信息素的更新，来寻找问题的最优解。在本文中，我将向你介绍如何用 Python 实现蚁群算法。
## 流程
下面是蚁群算法的一般流程，我们将按照这个流程来实现算法。
| 步骤 |
原创
2023-08-01 14:10:39
275阅读
目录1、基本蚁群算法2、基本蚁群算法的流程3、关键参数说明3.1 信息素启发式因子 α3.2 期望启发因子 β3.3 信息素蒸发系数 ρ3.4 蚂蚁数目 m3.5 信息素强度 Q 对算法性能的影响3.6 最大进化代数 G4、MATLAB仿真实例4.1 蚁群算法求解旅行商问题（TSP）蚁群算法求解旅行商问题MATLAB源程序：4.2 蚁群算
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2023-11-16 19:42:30
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展开全部说明：信息素权重，路径权重和信息素蒸发率对最后的结果影响很大，需要微调。目前发现2 / 5 / 0.5 能达到稍e68a843231313335323631343130323136353331333236366362微让人满意的效果。本程序离完美的ACO还差很远，仅供参考。本蚁群算法为AS算法。用法：1.new一个对象ACOforTSP tsp = new ACPforTSP(tsp数据文
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2023-08-15 17:19:34
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本文参考了很多张军老师《计算智能》的第五章知识。蚁群优化算法 总感觉这些数学家们怎么都这么聪明。 有句话叫“艺术源于生活”，但其实数学也来源于生活哈哈。1.1 基本原理 先来聊下该算法的思想来源：自然界蚂蚁群体在寻找食物的过程中，通过一种被称为信息素（Pheromone）的物质实现相互的间接通信，从而能够合作发现从蚁穴到食物源的最短路径。 通过对这种群体智能行为的抽象建模，研究者提出了蚁群优化算法
