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将普通蚁群算法和最大最小蚂蚁改进蚁群算法作比较，实现了最短路径规划，含有文章和代码，可以运行，值得一看，是我的一个课程论文。(Comparing the common ant colony algorithm with the maximum ant ant improved ant colony algorithm, the shortest path planning is realized. It contains articles and code. It can run. It is
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假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。
可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此，VRP也是一种NP hard 问题。
目前解决此种问题的办法有多种，主要以启发式算法为主。包括退火算法、遗传算法、蚁群算法、禁忌算法等，本文介绍两种比较简单算法：C-W节约算法和遗传算法。(Assume that
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基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源码，使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。(Robot path planning MATLAB source code based on ant colony algorithm, using grid discretization method to model the environment with obstacles, using adjacency matrix to stor
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用于求解配送路径优化问题，即vrp问题，算法是蚁群算法，优化目标为路线最短(It is used to solve the distribution path optimization problem, that is vrpentire. The algorithm is ant colony algorithm, and the optimization goal is the shortest route)
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用于实现栅格地图中最短路径规划的蚁群算法(Ant colony algorithm for shortest path planning in raster map)
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MATLAB与神经网络的应用实例，通过蚁群算法找到最短路径(MATLAB and neural network application case, through ant colony algorithm to find the shortest path)
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