说明：1.用蚁群算法解决TSP问题，考虑了多目标叠加下的蚁群算法优化思想； 2.首先基于路程最短进行路径规划； 3.其次基于费用最省进行路径规划； 4.基于两种目标组合下的路径规划，采用时间费用模型进行量值等价转换； 希望对有兴趣的朋友有所帮助，欢迎学习交流！

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说明：本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了M...

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说明：包含优化类的几个简单示例程序，包括面积、周长、矩形度、伸长度，连续相位调制信号(CPM)产生，含噪脉冲信号进行相关检测,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序。

说明：路径规划中群蚁优化算法的源代码，可通过修改程序自由设置障碍和地形

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说明：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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说明：遗传算法和蚁群算法的融合，适用车辆路径优化，机器人路径优化和旅行商问题。用Matlab实现的源代码。

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说明：2017年研究生数学建模竞赛A题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：B题推荐资料下载[及思路介绍]

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：蚁群优化（ACO）是受蚂蚁社会行为的启发而提出的一组概率元启发式算法和一种智能优化算法。蚁群算法也被归类为群体智能方法，因为实现了这种范式，通过模拟蚂蚁在这些算法结构中的行为。

说明：2017年研究生数学建模竞赛C题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)