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TSP
- TSP问题；蚁群算法；关键参数设置；MATLAB-MATLAB，tsp
Ant-colony-algorithm
- 蚁群算法解决TSP问题的MATLAB实现 出动m只蚂蚁，每只蚂蚁各随机选择一条路径，记为I=[1 2 3···m]，长度记为long(I) 计算出每条路径的信息素浓度，记为P(I)=1/long(I)，并进行归一化处理 重新出动m只蚂蚁，按如下规则选择路径： 每只蚂蚁都以一个概率p1选择新路径(路径随机)； 未选择新路径的蚂蚁以概率P(I)选择路径I； 所有蚂蚁都以一个小概率p2对自己的路径进行局部变化； 更新所有路径，计算出每条路径的信息素浓度； 重复上述步
ACO_TSP
- 利用蚁群算法解决TSP旅行商问题，要求： （1）用蚁群算法解决TSP问题； （2）和粒子群PSO算法进行比较。-Ant colony algorithm to solve the traveling salesman problem TSP requires: (1) with ant colony algorithm to solve TSP (2) and particle swarm PSO algorithm for comparison.
ACATSP
- 蚁群算法是一种分布式内在并行算法。单个蚂蚁的搜索过程是彼此独 立的，易于局部最优，通过个体间不断的信息交流和传递有利于发现较好解；并且该算法是一种正反馈算法。路径上的信息素浓度较高，将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动，又使得信息素浓度增加，加快了算法的进化过程。本文通过求解TSP问题，通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性, 找出最优解。-Ant colony algorithm is an inherent distributed parallel algorithm.
Desktop
- 利用智能算法可以求最值，以及利用小波变换可以求功率(Intelligent algorithm seeks the most value and uses wavelet transform to find power.)
Antcycle
- 基于蚁群算法的路径规划，栅格法，双向路线寻优，包含栅格程序，能运行(Ant colony algorithm based path planning, grid method, two-way route optimization, including raster program, can run)
混合改进蚁群算法matlab源程序
- 混合改进蚁群算法matlab源程序。其中，MainSim文件为主函数，此程序为基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合改进蚁群算法程序。其中，自适应信息素改进代码在ACOUCP文件的143-152行；决策变量高斯变异在GaussMutation文件；决策变量边界自调整改进代码在MainSim文件的40-49行。