蚁群优化ant colony Optimization

将离散空间的问题求解的蚁群算法引入连续空间

约束编程的好paper:基于蚁群优化的约束求解算法研究

多目标优化，提出基于蚁群算法的理念，使用求解多目标问题

本文在综述了虚拟企业以及虚拟企业风险管理理论的基础上，提出基于马尔可夫的虚拟企业风险规划模型，并针对该问题设计了蚁群算法。

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，蚁群算法作为一种新型的算法，在解决旅行商问题上也有很好的应用。本文提出了一种蚁群算法并结合贪心策略用于解决旅行商问题，通过实验结果表明本算法对于不同规模的问题都可以

本文提出了一种混合蚁群算法（HACO）。 它融合了蚂蚁系统（AS）和蚁群系统（ACS）解决优化问题的优势。 HACO算法的主要重点和核心是基于兼并AS / ACO和最大/最小蚂蚁系统（MMAS）的优势

改进蚁群算法和Flod算法，对路径进行双向平滑度优化，提升路径平滑度。算法支持自定义起始点和目标点，并可更换地图。

MATLAB优化与控制模型代码中包含了改进的蚁群算法用于求解连续空间优化问题的代码，打包在.zip文件中。

基于蚁群优化算法的立体匹配

基于蚁群算法的基本原理,论述了蚁群算法模型的实现方式,并对蚁群算法的煤炭运输优化方法进行分析,且结合实际案例加以说明,为基于蚁群算法在煤炭运输的实践优化提供借鉴,促进煤炭运输行业的良性发展。