直接栅格编码直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以每行从左到右逐像元记录，也可奇数行从左到右而偶数行由右向左记录，为了特定的目的还可采用其他特殊的顺序。链式编码链式编码又称为弗里曼链码(Freeman，1961)或边界链码。链式编码主要是记录线状地物和面状地物的边界。它把线状地物和面状地物的边界表示为：由某一起始点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链。基本方向可定
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2024-09-13 11:07:21
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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（Ant Colony Algorithm,ACA)对蚁群算法做归纳总结。蚁群算法概述蚁群算法模拟蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物时，会在经过的路上释放一种信息素，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，表示对应的路径越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息浓度较高的路径，并释放一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素浓度，这样，会形成一个正反馈。最终
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2024-01-13 04:01:21
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# 使用传统蚁群算法实现栅格图的路径规划
在这篇文章中，我们将一起探讨如何使用传统的蚁群算法在栅格图上进行路径规划。作为一名刚入行的小白，你需要了解基本的概念以及如何逐步实现这个算法。接下来，我们会展示整个流程，并附上代码示例及详细注释。
## 流程概览
在开始之前，我们先列出实现这一算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建栅格图 |
原创
2024-10-12 05:53:57
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直观理解假设一群蚂蚁从起点往终点走起点到终点存在多条路径（如上图）蚂蚁面临路径选择时，在最初会随机选择。因此刚开始蚂蚁们有很大可能把所有的路径都走一遍蚁群的特性是，走路过程里会留下信息素。因此一定时间内，几乎所有路径都会留下信息素那么在单位时间内，所有路径中，那条最短的路径，留下的信息素会更多，即信息素浓度更高蚂蚁再次面临选择时，会优先考虑信息素浓度高的路径走。这也就是起点到终点的最优(最短)路径
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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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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蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。 在初始阶段，由于地面上没有信息素，因此蚁群的行走路径是随机的，蚂蚁在行走的过程中会不断释放信息素，标识自己行走的路径。随着时间的推移，有若干只蚂蚁找到
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2024-06-16 12:38:45
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蚁群算法基本思想蚂蚁靠什么找出最短路径? • 信息素：信息素是一种由蚂蚁自身释放的易挥发的 物质，能够实现蚁群内的间接通信。蚂蚁在寻找食 物时，在其经过的路径上会释放信息素，信息素可 以被其他的蚂蚁感知，并且信息素的浓度越高，对 应的路径越短 • 正反馈：蚂蚁会以较大概率选择信息素浓度较高的 路径，并释放一定量的信息素，从而使距离较短的 信息素浓度被加强形成正反馈*蚁群算法解决TSP问题步骤以及预
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2023-12-05 20:20:25
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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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注意
代码使用了C++矩阵运算库armadillo，这个库语法和MATLAB相似且功能强大。armadillo在Visual Studio中的配置头文件头文件的变量记得extern，armadillo中整数矩阵声明为imat。#pragma once
#include <armadillo>
#include<iostream>
using namespace arma;
u
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2023-08-10 15:22:29
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TSP问题clc;clear;
m=50;%蚂蚁个数，即自变量个数50组（一组解集），最好是城市数量的1.5倍
Alpha=1;%信息素重要程度参数，一般取值范围[1,4]
%启发式因子值越大，蚂蚁在选择以前走过的路径可能性越大搜索随机性减弱
%越小，容易过早陷入局部最优解
Beta=5;%启发式因子重要程度参数，5最好
Rho=0.1;%信息素蒸发系数
%过小时,则表示以前搜索过的路径被再次选择
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2024-06-27 20:13:10
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蚁群算法是一种模仿自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，广泛用于解决各种复杂问题，比如路径规划、调度和网络路由等。本文将深入探讨如何在 Python 中实现蚁群算法，通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等结构，帮助读者全面理解蚁群算法的实现过程。
基础背景：
蚁群算法的灵感来源于蚂蚁的群体行为。蚂蚁在寻找食物时，会通过分泌信息素来标记路径，其他蚂蚁则会根据信息素的浓度选择路
蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、图着色问题等。在解决这些问题时，要求高效且能够找到接近最优的解。本文将通过构建一个完整的蚁群算法Python实现案例，记录我们在解决“蚁群算法Python代码”问题过程中所采用的步骤和思路。
### 背景描述
在现实生活中，许多问题可以通过寻找最佳路径或最优解来实现优化，如物流配送、网络路径选择等。蚁群算法受
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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
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2024-04-12 09:40:01
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蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）一、概述： 又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的概率型型算法。 灵感来源于蚂蚁在寻找食物的过程中发现路径的行为，即这是一种模拟进化算法。车间作业调度、网络路由、车辆路径、数据挖掘、航迹规划、图像处理、生命科学、布局优化等领域均有广泛应用。具有稳定性好，全局搜索，并行分布式计算，
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2023-08-10 15:22:03
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作者：康慎吾
地点：北华航天工业学院基本蚁群算法的步骤信息素的更新有2种：
（1）挥发（所有路径上的信息素以一定的比率进行减少，模拟自然蚁群的信息素随时间挥发）；
（2）增强（给评价值“好”(有蚂蚁走过)的边增加信息素）。TSP问题
给定n个城市的集合C={c1,c2,..,cn}及各个城市的位置。TSP问题是找到
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2024-08-23 07:30:47
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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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