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背影 蚁群算法的原理及步骤 基本定义 编程思路 适应度函数 算法的规则 特点 主要参数 代码 结果分析 展望
背影
现代物流配送对时间要求更高，是否及时配送是配送是否成功的重要指标，本文对路径优化加时间窗口，实现基于蚁群算法的时间窗口路径优化，
蚁群算法
基本…目录
背影 蚁群算法的原理及步骤 基本定义 编程思路 适应度函数 算法的规则 特点 主要参数 代码 结果分析 展望
背影
现代物流配送对时间要求更高，是否及时配送是配送是否成功的重要指标，本文对路径优化加时间窗口，实现基于蚁群算法的时间窗口路径优化，
蚁群算法
基本定义
将蚁群算法应用于解决优化问题的基本思路为：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多，随着时间的推进，较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高，选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。最终，整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上，此时对应的便是待优化问题的最优
编程思路
蚂蚁找到最短路径要归功于信息素和环境，假设有两条路可从蚁窝通向食物，开始时两条路上的蚂蚁数量差不多：当蚂蚁到达终点之后会立即返回，距离短的路上的蚂蚁往返一次时间短，重复频率快，在单位时间里往返蚂蚁的数目就多，留下的信息素也多，会吸引更多蚂蚁过来，会留下更多信息素。而距离长的路正相反，因此越来越多的蚂蚁聚集到最短路径上来。 蚂蚁具有的智能行为得益于其简单行为规则，该规则让其具有多样性和正反馈。在觅食时，多样性使蚂蚁不会走进死胡同而无限循环，是一种创新能力；正反馈使优良信息保存下来，是一种学习强化能力。两者的巧妙结合使智能行为涌现，如果多样性过剩，
