matlab蚁群算法代码基于蚁群算法的三臂凿岩机器人动态Kong序规划 基于蚁群算法的三臂隧道掘进机器人动态序列规划 matlab 版本：2016a 主函数：GuiTest.m 这是我的硕士研究生关于蚁群算法的三臂隧道掘进机器人动态序列规划的代码，以及我设计了一个用于规划的 GUI。 由于项目暂停，我没有将这个 GUI 应用到真正的三臂隧道钻探机器人。 差不多一年过去了，那个项目已经完成，而我也快一年毕业了。 该程序包含三个用于规划的经典隧道，您也可以设计自己的隧道。 您需要注意的是您应该注意matlab的版本，我只是尝试使用2019a版本，毫无疑问我遇到了错误。 因此，如果您遇到错误，请尝试 matlab 2016a 公路隧道（公路隧道）： 马蹄形隧道（马蹄形隧道）： 水隧道（排水隧道）：

matlab蚁群算法代码用于图像对比度增强的混合蚁群优化、遗传算法和模拟退火 可以在此 repo 中找到使用自然启发方法增强灰度图像对比度的 MATLAB 代码。 受自然启发的方法是蚁群优化、遗传算法和模拟退火，它们生成全局传递函数将输入图像转换为更高对比度的图像，同时尽量保持图像的自然外观。 描述 图像增强器方法的详细信息发表在我们的论文中：DSP（或）和 CEC（或）。 该方法的工作原理是在搜索空间中放置一些人工代理（又名人工蚂蚁）以生成一个传递函数，该函数可用于将任何图像转换为更高对比度的图像。 蚂蚁从传递函数的原点（左下角）开始，然后移动到它的右上角。 任何蚂蚁都会在其可用的移动选项中进行概率选择，如下所示： 到达最后一点后，创建传递函数并评估其适应度。 根据传递函数的好坏，信息素会沉积在蚂蚁走过的路径上。 点上的信息素增加了蚂蚁在下一次迭代中选择在附近经过它的机会。 这是蚂蚁在传递函数窗格上移动一段时间后的信息素痕迹示例。 每只人工蚂蚁在这个过程中都有一个遗传密码。 蚂蚁种群通过遗传算法进化。 这改变了蚂蚁的特征及其在搜索空间中遍历路径的偏好。 选择最佳传递函数后，模拟退火尝

经典的Matlab蚁群算法代码，包含两种源码和5种测试文档。十分经典。

ACASP为蚁群算法文件； G2D是要优化的benchmark函数； MainSim是调用主函数 整个算法由matlab写成。

matlab蚁群算法函数寻优

matlab蚁群算法二维路径规划

二维路径规划问题--蚁群算法 超详细 这篇blog的源代码，价格相当于白嫖，需要的读者自行下载

使用蚁群算法求解TSP旅行商问题，精华蚂蚁，最大最小蚂蚁系统，基于最近邻最大最小蚂蚁系统，排序蚂蚁系统-RAS、自适应蚁群算法-自适应挥发系数

该zip文件包括matlab实现的基本蚁群算法以及改进版本的蚁群算法，所有算法的代码都是带有注释的，欢迎大家下载学习。

这是本科毕业设计，使用matlab在20乘以20的栅格地图中实现路径规划，包括静态环境以及动态环境下的避障。程序可以成功运行，地图可以手动修改，在这里还有自适应改变信息素挥发因数的改进方案，有很多子程序，注释非常详细，希望对你有用