基于蚁群方法的白细胞定位扫描路径优化研究

蚁群算法是一种解决TSP问题的良好方法，算法的主要特点是：正反馈、分布式计算、与某种启发式算法相结合。该算法共有三种形式。本文通过对比试验，选择了一种应用到解决自动化仓库的路径优化问题中。计算机仿真结

本文详细介绍了利用蚁群算法优化机器人路径的方法和步骤，并附有详细的matlab代码及说明。其中，对于蚁群算法的原理和优化思想进行了介绍，同时也说明了如何根据具体问题进行参数的设置和调整。最后，通过实验

蚁群算法的优化计算——TSP优化的Matlab程序代码本资源仅供学习交流，侵删

论文研究-基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法.pdf,  多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题，具

烟标在销往香烟生产企业之前，需要对其进行计数。设计了一种基于机器视觉的烟标计数装置。采用特制扫描仪，将成叠的烟标侧面转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统；图像系统通过去除图像背景和高斯滤波等操作，

为提高多目标优化方法的求解性能，在给出了蚁群算法优化函数类问题求解方法的基础上，提出了基于多蚁群分级优化多目标问题的求解方法。构建了子蚁群以自身启发式信息及以其他子群的启发式信息获得准Pareto解以

栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径，提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上，采用惯性优化原理，对每一个节点进行遍历，当两个

将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合，在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力，对于物流配送路径问题的求解能够获得满

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究.pdf

提出了路径相似度的概念,并根据较优可行解与最优解的相似度,来进行路径选择和信息素更新,以求能更快加速收敛和防止早熟、停滞现象。该算法根据截之间的相似度,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅