基于粒子群优化和蚁群算法的二维最短路径求解

最新推荐文章于 2025-11-24 04:50:43 发布
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文章标签： 算法 数据结构 人工智能 matlab
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本文介绍了如何利用粒子群优化和蚁群算法结合求解二维图的最短路径问题，适用于大规模图的优化。在MATLAB中，通过结合两种算法的优势，首先用蚁群算法寻找路径，再用粒子群优化进一步优化，以达到高效求解的目的。

基于粒子群优化和蚁群算法的二维最短路径求解

最短路径问题是图论中的经典问题之一，求解最短路径可以帮助我们找到从起点到终点的最短路径，可以应用于很多领域，比如交通路线规划、物流配送等。本文介绍了基于粒子群优化和蚁群算法求解二维最短路径的方法，并提供了 Matlab 实现代码。

  1. 问题描述

假设我们有一个无向的加权图，这个图中包含 nnn 个节点和 mmm 条边。每条边都有一个权值，表示该边的长度。给定起点和终点，我们需要找到从起点到终点的最短路径。在实际应用中，最短路径问题的图可能非常大，传统的求解方法往往需要极大的时间和空间代价。因此，需

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基于粒子群优化和蚁群算法求解多维最短路径（Matlab实现）
PixelLoom的博客
09-07 159
在这篇文章中，我们将介绍如何使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）来解决多维最短路径问题。在PSO中，解空间被定义为一群粒子，每个粒子代表一个可能的解。每个粒子根据自身的经验和邻居的经验来更新其位置和速度，直到找到最优解。以上是使用Matlab实现粒子群优化和蚁群算法求解多维最短路径的示例代码。这些算法可以作为启发式算法的一种选择，用于求解复杂的优化问题，特别是涉及到路径规划和路由问题的场景。
【路径规划】基于粒子群优化蚁群算法求解二维最短路径
qq_59747472的博客
10-27 1138
1 简介 路径规划技术是目前众多应用技术领域的研究热点，具有重要的科研价值和广阔的应用前景。路径规划技术的核心内容就是规划算法。目前求解路径规划问题的方法主要有A*算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法等智能算法。粒子群和蚁群算法分别是模拟鸟群和蚁群觅食行为的仿生算法。将两种算法用于路径规划领域，是近年来国内外学者研究的热点并取得了显著的成果。证明了其良好的应用性能。粒子群优化算法是一种新的随机搜索算法，具有很强的全局搜索能力，快速简洁但是易陷入局部最优；而蚁群算法具有并行性、正反馈性、求解精度高、收敛速度
【路径规划】基于matlab粒子群优化蚁群算法最短路径规划【含Matlab源码 076期】
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01-25 7743
粒子群优化蚁群算法最短路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【路径规划】基于粒子群优化蚁群的最短路径求解matlab源码
m0_60703264的博客
06-29 148
蚁群算法，也是优化算法当中的一种。蚁群算法擅长解决组合优化问题。蚁群算法能够有效的解决著名的旅行商问题(TSP)，不止如此，在其他的一些领域也取得了一定的成效，例如工序排序问题，图着色问题，网络路由问题等等。接下来便为大家简单介绍蚁群算法的基本思想。 蚁群算法，顾名思义就是根据蚁群觅食行为而得来的一种算法。单只蚂蚁的觅食行为貌似是杂乱无章的，但是据昆虫学家观察，蚁群在觅食时总能够找到离食物最近的...
蚁群算法求解二维最佳路径python代码实战
weixin_46846685的博客
11-14 1309
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法，通过信息素正反馈机制寻找最优路径。本文以二维路径规划为例，首先基于MAKLINK图论构建无向网络图，将路径端点离散化为蚁群搜索空间。算法实现包括距离矩阵计算和信息素更新，通过Python代码求解起点(20,180)到终点(160,90)的最短路径，同时避让4个多边形障碍物。实验过程先用Dijkstra算法获取初始路径，再用蚁群算法进行优化搜索，最终输出二维环境下的最优避障路径，给出了完整的python实现代码。
【优化求解】基于改进的蚁群算法求解最短路径问题、二次分配问题、背包问题 附Matlab代码
m0_57702748的博客
01-31 1055
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，在解决组合优化问题方面展现出强大的能力。然而，传统的蚁群算法在处理某些特定问题时，仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。本文深入探讨了改进的蚁群算法在求解最短路径问题、二次分配问题以及背包问题中的应用，旨在通过对蚁群算法的关键参数和策略进行优化，提高算法的求解质量和效率。研究结果表明，改进的蚁群算法在上述三类问题中均取得了优于传统算法的性能表现，验证了改进策略的有效性和可行性。
【路径规划】粒子群优化蚁群算法最短路径规划【含Matlab源码 076期】
Matlab912100926的博客
06-19 1063
粒子群优化蚁群算法最短路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【路径规划】蚁群算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 119期】
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12-01 1632
蚁群算法机器人栅格地图最短路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【路径规划】基于粒子群优化蚁群算法求解二维最短路径matlab源码.zip
11-05
在本压缩包中，我们关注的是一个用于二维最短路径规划的MATLAB源码实现，该实现结合了粒子群优化（PSO）与蚁群算法（ACO）。这两种算法都是优化问题中的经典方法，尤其在解决复杂网络路径寻找问题上表现出色。下面将...
蚁群算法_最优路径（二维）.rar_粒子群 路径_蚁群算法二维_蚁群算法路径_蚁群路径规划
07-14
《蚁群算法与粒子群优化在二维路径规划中的应用》 在计算机科学和优化领域，蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是两种受到生物群体行为启发的智能计算方法...
matlab智能算法——chapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rar
10-10
除了蚁群算法，还有其他多种智能算法可用于三维路径规划，如遗传算法、粒子群优化、人工势场法等。每种算法都有其优势和局限性，在实际应用中需要根据具体问题选择合适的算法或者对算法进行改进。蚁群算法的优点在于...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 708
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
【软考】算法
weixin_49929829的博客
11-23 155
分治、动态规划、贪心、回溯算法基本思想
代码随想录算法训练营第三十二天｜509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
最新发布
m0_63939729的博客
11-24 141
递推公式 dp[i] = min(dp[i-1] + cost[i], dp[i-2]+cost[i])2.递推公式已经告诉了我们: dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]初始化：dp[0] = cost[0], dp[1] = cost[1]递推公式dp(i) = dp(i-1) + dp(i-2)已经告诉我们dp[0] = 0, dp[1] = 1。动态规划：dp(4) = dp(3) + dp(2)初始化：dp(1) = 1, dp(2) = 2。打印 min(dp[-1], dp[-2])
基于网格图搜索的路径规划--A*算法原理 （BF算法，Dijkstra算法）
weixin_71849365的博客
11-21 48
为了更好的理解A*算法，我们首先从广度优先（Breadth First）算法讲起。广度优先搜索从起点开始，首先遍历起点周围邻近的点，然后再遍历已经遍历过的点邻近的点，逐步的向外扩散，遍历了图中大部分的点，直到找到终点。算法遍历了图中大部分的点，这通常没有必要。在执行算法的过程中，每个点需要记录达到该点的前一个点的位置 -- 可以称之为父节点。这样做之后，一旦到达终点，便可以从终点开始，反过来顺着父节点的顺序找到起点，由此就构成了一条路径。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 367
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
我爱学算法之—— BFS之最短路径问题
LH__1314的博客
11-23 955
本文介绍了三道基于广度优先搜索（BFS）的算法题目：迷宫最短出口、最小基因变化和单词接龙。 迷宫最短出口：使用BFS从入口开始遍历迷宫，记录每个位置到入口的步数，最终在边界搜索最短路径。 最小基因变化：将基因序列视为节点，通过单字符变化生成相邻节点，在基因库中用BFS寻找最小变化次数。 单词接龙：与基因变化类似，从起始单词出发，通过单字符变化在字典中寻找最短转换序列。 三题均采用BFS框架，结合哈希表优化访问判断，重点考察状态转换和最短路径搜索。其中迷宫问题关注边界条件，后两题则通过字符串变换实现状态转移。
双指针：和为s的两个数、三数之和、四数之和
Fy10030629的博客
11-23 591
双指针层层递进解决两数之和、三数之和、四数之和。
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