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。
应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
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。
应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解，实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
2024/1/30 18:48:49
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我是在三维网格地图中实现的路径搜索，用的点而不是边来标记信息素的，主要是觉得边要麻烦一些，感兴趣的可以自己实现边标记信息素。
蚂蚁在三维地图中走，每次可以上下，左右，斜着走，且都算作等效的一步距离。
蚂蚁在三维地图中走，每次可以上下，左右，斜着走，且都算作等效的一步距离。
2023/9/5 21:25:17
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物流行为中需要找出各个配货节点之间的最短路途,用以指点物流车辆调解,进而糜掷物流资源。
提出处置车辆路途优化下场的方式,针对于蚁群算法的缺陷,分别对于信息素更新策略、开辟因子举行改善,并引入搜查热区机制,实用场置了蚁群算法的缺陷。
末了,以哈尔滨市部份舆图为原型,使用MATLAB软件对于改善蚁群算法求解车辆路途优化下场的成果举行仿真,并与底子蚁群算法比力阐发,验证了改善蚁群算法的实用性以及可行性。
提出处置车辆路途优化下场的方式,针对于蚁群算法的缺陷,分别对于信息素更新策略、开辟因子举行改善,并引入搜查热区机制,实用场置了蚁群算法的缺陷。
末了,以哈尔滨市部份舆图为原型,使用MATLAB软件对于改善蚁群算法求解车辆路途优化下场的成果举行仿真,并与底子蚁群算法比力阐发,验证了改善蚁群算法的实用性以及可行性。
2023/3/27 17:07:01
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受到有组织昆虫群落中各种颜色的蚂蚁的启发，我们提出了一种新颖的蚂蚁系统，该模型具有“减色”三种主要颜色的颜色混合模型，用于共同估算要在多传感器多传感器系统中启动的轨道的数量及其各自的轨道。
目标系统。
首先，假定每个蚂蚁一直都只沉积一种类型的有色信息素，即青色，洋红色或黄色，并且蚂蚁的决定取决于有色信息素与待访问候选者的相似性比较。
然后，提出了三维参数空间上的混合优化函数，以利用以下蚂蚁开发最佳解决方案，从而产生一组关注的青色，品红色或黄色轨迹。
最后，针对未知数量的轨道引入了新的轨道起始评估度量，即最佳子模式分配（OSPA）距离。
仿真结果表明，在无杂物环境和杂乱环境下均具有良好的功能。
目标系统。
首先，假定每个蚂蚁一直都只沉积一种类型的有色信息素，即青色，洋红色或黄色，并且蚂蚁的决定取决于有色信息素与待访问候选者的相似性比较。
然后，提出了三维参数空间上的混合优化函数，以利用以下蚂蚁开发最佳解决方案，从而产生一组关注的青色，品红色或黄色轨迹。
最后，针对未知数量的轨道引入了新的轨道起始评估度量，即最佳子模式分配（OSPA）距离。
仿真结果表明，在无杂物环境和杂乱环境下均具有良好的功能。
2018/5/9 13:52:10
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遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于零碎中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力.但初期信息素匮乏，求解速度慢.算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补.仿真表明取得了非常好的效果
2019/11/9 16:04:56
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蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）由Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年提出，它是通过模仿自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿生优化算法。
自然界种蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”
自然界种蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢中通知同伴并沿途留下“信息素”
2021/1/20 17:28:13
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蚁群算法最早是由MarcoDorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流寻食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。
目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。
目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。
2015/5/4 20:23:48
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在MATLAB中利用蚁群算法进行优化PID参数，function[Pid_kp_Opertimizer,Pid_ti_Opertimizer,Pid_td_Opertimizer,Overshoot,Tr,Ts]=OptimizerPID1(m,NC_max,Alpha,Beta,Rho,Q)%%次要符号说明%%NC_max最大迭代次数%%m蚂蚁个数%%Alpha表征信息素重要程度的参数%%Beta表征启发式因子重要程度的参数%%Rho信息素蒸发系数%%Q信息素增加强度系数%%输出分别表示：PID三个最优参数、超调量、上升时间、下降时间在运次程序之前，要先加载OptimizerPID.slx文件，然后再运行OptimizerPID.m文件，这个函数需要相应的参数才能运行，参数的含义在代码已经写出来了。
2022/9/4 8:32:42
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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