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
转载
2023-11-20 10:44:34
61阅读
代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5rho=0.1 alpha=1beta=1rho=0.1&nb
转载
2024-05-19 06:07:05
44阅读
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
转载
2024-06-27 20:13:10
212阅读
# 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
196阅读
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
转载
2024-01-22 05:33:37
194阅读
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
转载
2023-09-26 09:30:13
377阅读
如下问题：在某个给定的定义域X内，求函数f(x)对应的最优值。此处以最小值问题举例，形式化为： &
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
转载
2023-10-08 09:04:37
320阅读
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
转载
2023-12-21 09:34:40
130阅读
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
转载
2023-08-30 08:03:40
244阅读
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
转载
2024-01-08 18:41:50
104阅读
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
转载
2023-11-25 20:37:59
123阅读
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
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
转载
2023-11-10 10:57:44
73阅读
## 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
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
转载
2023-09-28 13:43:42
196阅读
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
转载
2024-01-26 06:47:27
122阅读
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
转载
2023-09-27 07:41:23
100阅读
# 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
