基于蚁群算法和物流运输车辆优化调度研究.ppt

蚁群优化(ACO)是群体智能的一部分，它模仿蚂蚁的合作行为来解决复杂的组合优化问题。它的概念是由Marco Dorigo[1]和他的同事提出的，当他们观察到这些生物在寻找食物时所采用的相互交流和自我组

为了解决复杂系统的可靠性和任务成本评估问题,提出混合冗余备用系统设计模式。通过概率统计分布方法来计算复杂系统元件的可靠性和任务成本,利用蚁群和遗传相结合的混合算法来解决备用元件的最优分布问题。最后通过

论文研究-基于蚁群算法的拣选作业优化问题.pdf,  蚁群算法是一种新型的启发式算法,研究表明该算法具有较强发现较好解的能力

考虑实际生活中商品供应商具有严格的营业时间限制、客户的个性化送货时间预设以及道路路况影响运输成本等因素，建立带多种约束的关联运输调度问题模型。通过聚类算法和节约算法构造初始解，提高求解速度；自适应地改

简单蚁群优化 简单的蚁群优化算法的实现,如Marco Dorigo在《蚁群优化》一书中所述。 此实现面向蚁群优化或Python编程领域的初学者。 第一个笔记本奠定了基础,展示了如何在构建算法之前创建算

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

针对原有最优旅游路线优化模型关于最短路线的获取性能较差的问题,构建基于蚁群优化算法的最优旅游路线优化模型,设定旅游景点地理信息格式,完成地理信息抽取。设定路线选取流程,引用蚁群算法完成最优路线选取工作

基于蚁群算法转移概率的研究的论文，写得还可以。。

二次蚁群在运输调度中的二次蚁群在运输调度中的应用应用二次蚁群在运输调度中的应用二次蚁群在运输调度中的应用

考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班，建立车辆调度问题的数学模型。 针对蚁群优化算法的缺点，自适应地改变信息素挥发因子，采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛，构成一种自适应蚁群优化算法