蚁群算法采用matlab开发的仿真平台：算法实现，路径显示，人机交互控制等
上传时间： 2016-09-30
上传用户：anng
matalab的蚁群算法解最短路问题程序，并有运行图，修改后可用于机器人路径
上传时间： 2017-02-27
上传用户：lepoke
无人机如何在复杂的战区自主飞行是时下的一个热点。这里采用了蚁群算法做出了探讨。并用matlab实现。假定无人机的活动范围为20km×20km的区域，无人机起点的平面坐标为[1,2][单位：km], 攻击目标的平面坐标为[19,18][单位：km]，同时不考虑无人机起飞降落时的限制。数字地图和敌方威胁情况[主要考虑雷达威胁]已在附件中给出。数字地图可以做适当的简化，比如可以把地形近似分为三种：高地，低地以及过渡地带。 忽略地形和无人机操作性能等因素的影响，综合考虑敌方威胁，无人机航程等，基于二维平面建立单机单目标的航迹规划模型。
上传时间： 2013-12-11
上传用户：皇族传媒
蚁群算法，用于寻求最优解，信息素的，路径
标签： 蚁群算法
上传时间： 2017-04-20
上传用户：jkhjkh1982
蚁群算法蚁群算法却是一种源于自然现象的算法，即与具体问题关系不大的优化算法，也就是它是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：lwwhust
蚁群算法仿真因特网中的路由选择，给出正常情况、节点阻断和路径拥塞等不同情况下的最优路径选择与更新实现，仿真结果能够提供可视化的过程模拟
上传时间： 2017-06-15
上传用户：moerwang
蚁群算法，基于蚁群算法的最短路径问题，编译环境为c++
标签： 蚁群算法
上传时间： 2013-12-26
上传用户：yuchunhai1990
蚁群算法（ant colony optimization, ACO），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
上传时间： 2016-08-21
上传用户：steveng
蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
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实现移动机器人路径规划的matlab程序，
上传时间： 2013-06-14
上传用户：zukfu
