但是对于这个问题蚁群算法有一个比较大的缺点，就是收敛很慢，不过对于数量小的路径，效果还是很好的。
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蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。
其中L代表最优路径长度，e是一个参数，表示权值大小。
算法是死的，人是活的。算法是方法，应用的是人。所以，只有快不快，没有能不能。蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。所以，只要是类似的都能算出来。因此，你的那个能啊。
m过小，可能导致一些从未搜索过的路径信息素浓度减小为0，导致过早收敛，解的全局最优性降低 总信息量Q对算法性能的影响有赖于αβρ的选取，以及算法模型的选择。
蚁群算法可以用于路径规划，在本例中，地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物，机器人从1x1处走到10x10处，使用蚁群算法找最短路径。步骤如下：初始化参数、地形矩阵、信息素矩阵和启发式因子矩阵。
1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是33个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
2、蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为模式来求解优化问题的算法。
3、但是对于这个问题蚁群算法有一个比较大的缺点，就是收敛很慢，不过对于数量小的路径，效果还是很好的。
4、Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列 表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。
Tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列 表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。
你检查一下坐标矩阵是否出现了重复数值。比如你给的例子中C矩阵的第二个和第三个数值就重复了。
概念：蚁群算法(ant colony optimization， ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
