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🔥 内容介绍

随着科技的不断发展，人们对于智能化的需求也越来越高。在校园中，校园小车送餐已经成为了一种常见的服务方式，但是如何高效地规划校园小车送餐的路径成为了一个急需解决的问题。在这个问题中，我们可以运用蚁群算法来进行路径规划，以提高送餐效率。本文将会介绍基于蚁群算法的校园小车送餐路径规划问题的研究算法流程。

首先，让我们来了解一下蚁群算法。蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时释放信息素、寻找最短路径的过程。通过模拟蚂蚁在空间中的移动和信息素的释放，蚁群算法可以找到最优的路径。在校园小车送餐路径规划中，我们可以将送餐点看作食物源，校园小车看作蚂蚁，通过模拟蚂蚁在校园中的移动和信息素的释放，来寻找最优的送餐路径。

接下来，让我们来看看基于蚁群算法的校园小车送餐路径规划问题的研究算法流程。首先，我们需要初始化一群蚂蚁，并随机放置它们在校园地图上的不同位置。然后，蚂蚁们开始根据一定的规则在校园地图上移动，每次移动都会释放信息素。当蚂蚁们到达送餐点时，它们会根据信息素浓度来选择下一个送餐点。通过不断迭代和更新信息素，蚂蚁们最终会找到最优的送餐路径。

在算法流程中，我们需要考虑一些参数的设置，比如信息素的释放量、信息素的挥发速率、蚂蚁的移动规则等。这些参数的设置会直接影响到算法的收敛速度和最终的结果。因此，我们需要通过实验和调参来找到最优的参数设置，以提高算法的效率和准确性。

除了参数设置，我们还需要考虑到校园地图的特点。校园地图可能会有一些障碍物、限制区域等，这些都会对蚁群算法的运行产生影响。因此，在进行路径规划之前，我们需要对校园地图进行预处理，将这些障碍物和限制区域考虑在内，以保证算法的准确性和可行性。

总的来说，基于蚁群算法的校园小车送餐路径规划问题是一个值得研究的课题。通过合理的算法流程设计、参数设置和校园地图处理，我们可以提高校园小车送餐的效率，为校园带来更好的服务体验。希望本文的介绍能够对相关研究和实践工作有所帮助，也希望能够引起更多人对于智能化校园服务的关注和研究。

📣 部分代码

%启动函数
function Start()
    figure('Name', 'Matlab小战队', 'NumberTitle', 'off');
    text(0.5, 0.9, 'Matlab小战队出发！', 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'middle', 'FontSize', 20);
    text(0.5, 0.2, '送餐信息输入请在Start()函数中修改。', 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'middle', 'FontSize', 14);
    %数据导入
    global Inmeal;
    DateB();

    %送餐输入，每辆送餐小车最多30份，最多5辆小车
    %崇实诚朴园
    Inmeal = struct('C1', 0, 'C2', 0, 'C3',0, 'C4', 0);
    num = sum(struct2array(Inmeal));
    if num == 0
        disp("唐门没有检测到送餐需求。");
    elseif num <= 150
        MA3();
    else
        disp("每个园区最多送150份，崇实园和诚朴园的车车不够用了，所以一份也没送，罢工！");
    end

    %理科群
    Inmeal = struct('L1', 0, 'L2', 0, 'L3', 0, 'L4', 0);
    num = sum(struct2array(Inmeal));
    if num == 0
        disp("理科群没有检测到送餐需求。");
    elseif num <= 150
        MA4();
    else
        disp("每个园区最多送150份，理科群的车车不够用了，所以一份也没送，罢工！");
    end

    %启智园
    Inmeal = struct('Q1', 20, 'Q2', 15, 'Q3', 35, 'Q4', 5, 'Q5', 16, 'Q6', 21);
    num = sum(struct2array(Inmeal));
    if num == 0
        disp("启智园没有检测到送餐需求。");
    elseif num <= 150
        MA1();
    else
        disp("每个园区最多送150份，启智园的车车不够用了，所以一份也没送，罢工！");
    end

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 杨福兴,王菲.基于改进蚁群算法的突发事件后应急物资的配送路径规划问题的研究[J].物流工程与管理, 2016, 38(11):3.DOI:10.3969/j.issn.1674-4993.2016.11.033.

[2] 李建军.基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D].西安电子科技大学,2015.DOI:10.7666/d.D01066551.

[3] 魏子秋,孙明哲.基于蚁群算法求解VRPTW路径规划问题研究[J].物流科技, 2022, 45(3):5.

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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

2.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

3 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

4 无人机应用方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

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