求解车辆路径问题的一种改进蚁群算法

配送是物流系统中很重要的环节。在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例。车辆路径问题是配送系统的核心问题,也是研究热点之一。对车辆路径进行优化,可以提高物流经济效益,实现物流科学化。因此,研究物流

蚁群路径规划算法和蚁群TSP算法，可以直接运行，可供学习

针对最小化制造跨度的差异工件尺寸单批处理机调度问题, 通过将其转化为最小化浪费空间的问题, 采用候选集策略构建分批以减少搜索空间, 利用基于浪费空间的启发式更新信息素, 提出一种改进的最大最小蚁群算法

建立了宽带阵列高分辨方位估计水池实验系统，进行了宽带最大似然方位估计快速算法的水池实验研究。研究结果表明，基于马尔可夫链蒙特卡罗方法宽带最大似然方位估计快速算法分辨能力强，突破了二分之一波束宽度，估计

通过蚁群算法来实现路径规划，从而使得能够从起点到终点避开障碍物

蚁群算法及其在有硬时间窗的车辆路径问题中的应用

针对并行与分布式系统中的同型机调度问题，提出了一种改进蚁群算法。结合问题具体特点，给出了蚂蚁分配方案的生成策略，设计了一种新颖的基于任务适合度的信息素表示方法，以实现信息素的有效累积；改进了状态转移规

关于求解无线传感器网络中移动代理迁移路径问题，在蚁群系统基础上对蚁群算法进行改进,使算法更适用于无线传感器网络环境。从大量初始化路径中选出部分最优路径留下信息素，而且考虑节点的剩余能量，从而引导蚂蚁选

为了解决传统蚁群算法的收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷，做出如下改进：首先采用云模型来自适应控制蚂蚁的随机性；其次缩小了后继城市的搜索范围；最后引入2-opt局部搜索策略。对城市规模从50到高达100

针对传统粒子滤波算法中粒子匮乏以及粒子多样性丧失的问题,提出了一种基于蚁群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用蚁群算法优化粒子滤波的重采样过程,使粒子在更新权值后,利用转移概率向权值较优粒子的位置移动,