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4 解决方案
（1）数学解析法
（2）人机交互法
（3）先分组再排路线法
（4）先排路线再分组法
（5）节省或插入法
（6）改善或交换法
（7）数学规划近似法
（8）启发式算法
1 蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)起源和发展历程
Marco Dorigo等人在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，于是在1991年在其博士论文中首次系统地提出一种基于蚂蚁种群的新型智能优化算法“蚂蚁系统（Ant system,简称AS）”，后来，提出者及许多研究者对该算法作了各种改进，将其应用于更为广泛的领域，如图着色问题、二次分配问题、工件排序问题、车辆路径问题、车间作业调度问题、网络路由问题、大规模集成电路设计等。近些年来，M.Dorigo等人把蚂蚁算法进一步发展成一种通用的优化技术“蚁群优化（Ant Colony Optimization,简称ACO）”，并将所有符合ACO框架的算法称为“蚁群优化算法（ACO algorithm）”。
clc %清空命令行窗口
clear %从当前工作区中删除所有变量，并将它们从系统内存中释放
close all %删除其句柄未隐藏的所有图窗
tic % 保存当前时间
%% 蚁群算法求解VRPTW
%输入：
%City 需求点经纬度
%Distance 距离矩阵
%TravelTime 行驶时间矩阵
%Demand 各需求点需求量
%Travelcon 行程约束
%Capacity 车容量约束
%TimeWindow 各需求点时间窗
%AntNum 种群个数
%Alpha 信息素重要程度因子
%Beta 启发函数重要程度因子
%Rho 信息素挥发因子
%Q 常系数
%Eta 启发函数
%Tau 信息素矩阵
%MaxIter 最大迭代次数
%输出：
%bestroute 最短路径
%mindisever 路径长度
%% 加载数据
load(‘City.mat’) %需求点经纬度，用于画实际路径的XY坐标
load(‘Distance.mat’) %距离矩阵
load(‘TravelTime.mat’) %行驶时间矩阵
load(‘Demand.mat’) %需求量
load(‘TimeWindow.mat’) %时间窗
load(‘Travelcon.mat’) %行程约束
load(‘Capacity.mat’) %车容量约束
%% 初始化问题参数
CityNum = size(City,1)-1; %需求点个数
%% 初始化参数
AntNum = 8; % 蚂蚁数量
Alpha = 1; % 信息素重要程度因子
Beta = 5; % 启发函数重要程度因子
Rho = 0.1; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 常系数
Eta = 1https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/Distance; % 启发函数
Tau = ones(CityNum+1); % (CityNum+1)(CityNum+1)信息素矩阵 初始化全为1
Population = zeros(AntNum,CityNum2+1); % AntNum行,(CityNum2+1)列 的路径记录表
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
bestind = ones(MaxIter,CityNum2+1); % 各代最佳路径
MinDis = zeros(MaxIter,1); % 各代最佳路径的长度
%% 迭代寻找最佳路径
Iter = 1; % 迭代次数初值
while Iter <= MaxIter %当未到达最大迭代次数
%% 逐个蚂蚁路径选择
%% 输出路径函数
%输入：route 路径
%输出：p 路径文本形式
%% 总路径
len=length(route); %路径长度
disp(‘Best Route:’)
p=num2str(route(1)); %配送中心位先进入路径首位
for i=2:len
p=[p,’ -> ',num2str(route(i))]; %路径依次加入下一个经过的点
end
disp§
%% 子路径
route=route+1; %路径值全体+1，为方便下面用向量索引
Vnum=1; %
DisTraveled=0; % 汽车已经行驶的距离
CurrentTime=0; %本车行驶时间置零
delivery=0; % 汽车已经送货量，即已经到达点的需求量之和
subpath=‘0’; %子路径路线
subtime=‘0’; %经过一子路径各点时间
for j=2:len
DisTraveled = DisTraveled+Distance(route(j-1),route(j)); %每两点间距离累加
delivery = delivery+Demand(route(j)); %累加可配送量
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长