说明：这是在最初的蚁群算法的变异算子的基础上改进的变异算子，旅行商问题中含100个城市的程序

变异算子 蚁群改进-matlab 蚁群算法改进 变异蚁群算法 蚁群算法-改进

说明：改进的蚁群算法，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。

改进蚁群 蚁群改进-matlab 蚁群算法收敛 蚁群算法改进 变异蚁群算法

说明：加入贪婪策略和遗传算法中的变异策略的混合蚁群算法

变异蚁群算法 遗传蚁群-matlab 蚁群-遗传 混合--遗传 混合遗传蚁群

说明：加入贪婪策略和遗传算法中的变异策略的混合蚁群算法。

ACOKP 贪婪策略 遗传算法 变异策略 混合蚁群算法

说明：基于蚁群算法的 TSP 求解，分别采用蚁群算法和蚁群算法-粒子群混合算法进行优化求解，使用不同的交叉和变异适应度函数更新粒子，从而实现 TSP问题的优化求解，更加逼近实际问题。

蚁群算法 TSP 粒子群混合算法

说明：综合粒子群和蚁群算法，再利用免疫算法中交叉变异算子；形成ACO-AIA-PSO混合算法，求解TSP问题。

ACO AIA PSO TSP 综合粒子群 蚁群算法

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

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说明：考虑到TSP问题的特点，采用一种受贪婪算法启发的贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子，实验证明，该算法能够极大地提高了算法的收敛速度又保证了最优解的得到，而且具有较好的鲁棒性。下面遗传算法求解TSP的基本步骤： （1）种群初始化。个体编码方法有二进制编码和实数编码，在解决TSP问题过程中个体编码方法为...

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说明：该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。

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说明：基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。