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可满足问题（SAT）是一个NP-hard问题，将SAT问题转换为无约束的离散优化（最小值）问题。并根据MDorigo提出的蚁群算法，给出了一种求解SAT问题的新方法：改进的最大最小蚁群系统（MMAS-
主要用于蚁群算法优化模糊隶属度函数参数,可以避免参数选择的盲目性。
电力线路最佳抢修路径就是一条物资点到故障点耗费时间最少的交通路径。最大最小蚁群算法改善了基本蚁群算法的过早停滞现象，适合于求解大规模问题，但仍存在收敛速度慢、求解质量差等缺点。针对最大最小蚁群算法的不
基于改进蚁群算法的双目标第四方物流路径优化，黄敏，任亮，路径优化问题是第四方物流中的关键问题。根据现代物流服务的需要，本文提出第四方物流多目标路径问题。综合路径优化和供应商选择
针对风险管理下的粮食应急路径优化问题，将“运输风险最小”和“运输时间最小”作为目标，建立相应的优化模型。利用“最大最小蚂蚁系统”进行求解，为避免过早陷入局部最优，提出自适应混沌蚁群优化算法。该算法利用
论文研究-多集散点车辆路径问题及其蚁群算法研究.pdf,
适应蚁群算法的最短路径搜索方法研究比较详细地介绍了如何使用蚁群优化算法来进行最短路径搜索
针对群体动画中自动聚集场景的特点及现有方法中存在的计算代价高、行为单一、逼真程度不够、缺乏涌现特征的不足，提出了基于改进萤火虫算法的群体动态自动聚集路径规划方法。在群体自动聚集过程中，不但无须提前指定
提出了一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法。
用传统蚁群算法进行机器人路径规划具有收敛速度慢，容易陷入局部最优等缺点。为此，通过模拟蚂蚁的感觉特征，提出了一种具有感觉适应功能的蚁群算法，并应用到机器人路径规划中。算法设置蚂蚁的感觉能力随着在高强度
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