代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5rho=0.1 alpha=1beta=1rho=0.1&nb
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2024-05-19 06:07:05
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# 蚁群算法求解VRPTW问题的探索
在物流和运输领域，车辆路径优化问题是一个重要的研究方向，其目标是有效地规划车辆的行驶路线，以降低运输成本并提高服务质量。其中一个复杂的变种是“有时间窗的车辆路径规划问题”（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）。本文将探讨如何使用蚁群算法来解决这一问题，并展示相应的Python代码示例。
## 什
原创
2024-10-28 06:53:47
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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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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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今天小编带大家了解一种群体仿生类算法：蚁群算法。我们以VRPTW为例，介绍蚁群算法与之对应的操作流程，并在文末附上小编原创代码，供大家学习交流。 蚁群算法解决VRPTW目录：蚁群算法简介蚁群算法与VRPTW代码测试笔记总结代码下载 蚁群算法简介蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)一种群体仿生类算法，灵感来源于在蚂蚁觅食的过程。学者们发现，单个蚂蚁的行为比较简单，但是
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2024-01-22 05:33:37
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python群算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。这一问题的复杂性在于车辆在运输过程中必须遵守特定的时间窗限制，这样的约束条件让优化过程更具挑战性。
## 背景描述
车辆路径问题 (VRP) 是运筹学和计算机科学领域中的经典问题，而带时间窗的车辆路径问题 (VRPTW) 是其一个重要改进版本。VRPTW旨在找到一组车辆从一个或多个基地出发，到达多个客户
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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首先，旅行商问题，即TSP问题（Traveling 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。（摘自百度百科）然后，蚁群算法，是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Ma
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2024-01-27 10:37:35
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# 蚁群算法求解分配问题
## 1. 蚁群算法简介
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式算法，灵感来源于蚁群觅食的行为。蚁群在寻找食物的过程中，通过释放信息素来引导其他蚂蚁找到最短路径，最终形成一条稳定的路径。蚁群算法模拟了蚁群在解决复杂问题时的集体智慧行为，被广泛应用于组合优化问题的求解。
## 2. 分配问题与蚁群算法
分配问题是指将若干资源
原创
2024-06-07 05:49:08
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# 蚁群算法求解路径优化问题
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式优化算法，模仿自然界中蚂蚁觅食的行为，通过模拟蚂蚁在搜索路径时留下的信息素来寻找最优解。该算法广泛应用于路径优化、调度、网络路由等领域。本文将以Python为例，介绍如何利用蚁群算法解决路径优化问题。
## 蚁群算法的基本原理
蚁群算法的核心思想是通过信息素的浓度来引导蚂蚁选择路径。
蚁群算法，单单学习算法还是不够深入了解，得实际编程实现了，理解才能更加透彻，本文根据这篇博文贴出来的代码进行扩充解释，主要就是做个记录，其中阴影部分是本人自己加注释，或许能给刚开始学蚁群算法和matlab的有一些提示。以下是解放军信息工程大学一个老师编的matlab程序，请尊重原作者劳动，引用时请注明出处。原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5013f7e301
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2024-01-29 17:34:52
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这两天一直在查找算法问题之类的问题,现在正好有机会和大家分享一下. 一、TSP问题 TSP问题（Travelling Salesman Problem）即游览商问题，又译为游览推销员问题、货郎担问题，是数学领域中有名问题之一。假设有一个游览商人要造访n个都会，他必须选择所要走的路径，路径的制约是每一个都会只能造访一次，而且最后要回到来原动身的都会。路径的选择标目是要求得的路径行程为全部
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2013-05-03 19:16:00
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这次寒假 在培训数学建模美赛呀 还要学hcip 真的太忙 这次我们的选题是ICM E 不知道各位有没有和我的选题一样的那么我发布一个蚁群算法吧import random
import copy
import time
import sys
import math
import tkinter
import threading
from functools import reduce
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2024-06-07 10:14:10
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原文地址：http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/8878298一、TSP问题TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，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，
原创
2017-09-12 10:47:41
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一、解决问题：TSP（旅行商问题） 旅行商问题是这样的：给定旅行家的起始地点和终点，要求中间必须经过所有的点，求最短路径。解决算法有蚁群算法、遗传算法、分支界定算法等。 二、蚁群算法 1、算法简述 蚁群算法是由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出的，灵感来源于蚂蚁找食物。如果一群蚂蚁现在想找食物，第一只蚂蚁的路线是完全随机的，因为没有任何条件。但是这只蚂蚁会在路上留下信
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2023-12-19 23:03:48
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群智能算法:遗传算法, 粒子群算法, 蚁群算法的原理与实例分析1. 问题重述1.1 解决步骤1.2 问题粗析2. 遗传算法求解2.1 步骤2.2 结果2.3 结果分析2.4 遗传算法小结3. 粒子群算法求解3.1 步骤3.2 结果3.3 结果分析3.4 小结 解决函数极值问题(二元), 采用三种群智能算法实现, 并进行比较分析1. 问题重述求解函数: 的最大值, 其中1.1 解决步骤利用现成函数
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2024-08-12 13:25:42
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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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传送门（所有的实验都使用python实现）实验1 BP神经网络实验实验2 som网实验实验3 hopfield实现八皇后问题实验4 模糊搜索算法预测
原创
2022-10-19 16:18:17
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本段程序的基本思想是利用蚁群算法中的蚁周模型，来对全局的迷宫图进行信息素的跟新 和为每一仅仅蚂蚁选择下一个方格。 一共会进行RcMax = 2000轮模拟（理论上模拟的次数越多结果 会越接近真实值）。而在每一轮中会排除 M = 10仅仅蚂蚁进行探路。同一时候在算法的回溯思想上採用的 是栈的数据结构来
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2017-08-18 14:30:00
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简介蚁群算法(Ant Colony Optimization，简称ACO)是由Marco Dorigo于1992年发明的一种启发式算法，是通过模拟蚁群寻找食物的过程发现最短路径的行为。和粒子群算法一样，它也属于群集智能的一种。算法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
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2023-11-30 22:26:15
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