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基于matlab的知識遷移的蟻群參數選擇算法。通過構建圖實現參數的自主映射。通過設置二維障礙物，隨機生成目標任務參數，通過蟻群算法進行路徑尋優(yōu)。輸出路徑尋優(yōu)結果。可自由設置路徑起始位置。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的蟻群算法路徑尋優(yōu)的GUI實例程序代碼，通過MATLAB GUI框架編寫，生動形象逼真， 很好的詮釋了蟻群算法的原理。可主動輸入優(yōu)化方法的參數，包括地圖和測試數據，可輸出路徑結果。程序已調通，可直接運行。

基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。

基于matlab的蟻群優(yōu)化路徑算法，二維路徑和三維路徑優(yōu)化。輸出可視化最優(yōu)路徑和距離迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。

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基于matlab的動態(tài)粒子群算法。普通粒子群算法無法感知外界環(huán)境的變化，在外界環(huán)境發(fā)生改變時無法實時進行響應，因而缺乏動態(tài)環(huán)境尋優(yōu)能力。在普通粒子群算法基本上通過增加敏感粒子得到一種動態(tài)粒子群算法，該算法通過實時計算敏感粒子的適應度值從而感知外界環(huán)境的變化，當外界環(huán)境的變化超過一定的閾值時算法以按一定比例更新速度和粒子的方式進行相應，從而具有動態(tài)環(huán)境尋優(yōu)的功能。

圖2 三維空間避障路徑規(guī)劃問題描述1.2 粒子群優(yōu)化算法求解粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，模擬了鳥群覓食等自然現象，通過個體間的信息共享來尋找最優(yōu)解。該算法具有簡單、易實現和全局搜索能力強等優(yōu)點，非常適合用于復雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題。

基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優(yōu)解近似。程序已調通，可以直接運行。

基于pytorch的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優(yōu)解近似。程序已調通，可以直接運行，標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。

基于matlab的路徑規(guī)劃GUI交互。包括蟻量系統、蟻周系統、蟻密系統、蟻群系統、免疫混合算法。11種路徑規(guī)劃數據，最多225個規(guī)劃點。蟻群和免疫算法的參數可進行設置，使得效果最佳。動態(tài)顯示可視化規(guī)劃結果。程序已調通，可直接運行。