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蚁群算法的改进算法
Dui. Cui
2017-07-25 03:18:23
问题是:在一个网络中,用蚁群算法已经求得任意两点之间的最短路径,请问怎么对该算法进行改进。
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蚁群算法的改进算法
问题是:在一个网络中,用蚁群算法已经求得任意两点之间的最短路径,请问怎么对该算法进行改进。
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.zip
matlab学习资源,提出一种
改进
蚁群
算法
,用以解决基本
蚁群
算法
的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统
蚁群
算法
的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和
算法
的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了
算法
的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:
改进
后的
蚁群
算法
在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该
算法
的可行性和有效性。
改进
的
蚁群
算法
.zip_ownb4s_
改进
优化
算法
_蚁群优化_蚁群
改进
_
蚁群
算法
改进
在
蚁群
算法
的基础上进行
改进
,使优化效果更加明显
改进
蚁群
算法
与Dijkstra
算法
结合MAKLINK图理论实现二维空间最优路径规划,
改进
蚁群
算法
与Dijkstra
算法
结合MAKLINK图理论实现二维空间最优路径规划,
蚁群
算法
改进
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算法
Di
改进
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算法
与Dijkstra
算法
结合MAKLINK图理论实现二维空间最优路径规划,
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算法
与Dijkstra
算法
结合MAKLINK图理论实现二维空间最优路径规划,【
蚁群
算法
】
改进
蚁群
算法
Dijkstra
算法
遗传
算法
人工势场法实现二维 三维空间路径规划 本程序为
蚁群
算法
+Dijkstra
算法
+MAKLINK图理论实现的二维空间路径规划
算法
实现: 1)基于MAKLINK图理论生成地图,并对可行点进行划分; 2)用Dijkstra
算法
实现次优路径的寻找; 3)在Dijkstra
算法
的基础上加入了
蚁群
算法
,调整了搜索策略,使路径更短 可调参数:
算法
迭代次数;起始点;目标点;障碍物位置;障碍物大小 仿真结果:地图上显示最优路径的对比 + 迭代曲线 + 输出行走距离 ,
蚁群
算法
;
改进
蚁群
算法
; Dijkstra
算法
; MAKLINK图理论; 路径规划; 空间路径规划(二维/三维);
算法
迭代; 可调参数; 仿真结果。,基于多
算法
融合的二维三维空间路径规划系统
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