利用人工蜂群ABC与蚁群ACS算法解决多模式资源约束项目调度问题（含MATLAB代码）.zip
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简介：
本资料探讨了如何运用人工蜂群(ABC)和蚁群系统(ACS)算法来优化处理具有多种模式及资源限制的复杂项目调度挑战，并附带详尽的MATLAB实现代码。
版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。
领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多领域的MATLAB仿真研究。
内容介绍：
- 标题所示的项目涵盖各学科方向。
- 对于具体项目的详细介绍，请查看主页中的博客文章。
适合人群：本科及硕士研究生科研学习使用
团队长期致力于以下领域算法的研究和改进：
1. 智能优化算法及其应用
- 改进智能优化算法（单目标与多目标）
- 生产调度研究，包括装配线、车间、生产线平衡以及水库梯度调度等。
2. 路径规划
- 旅行商问题(TSP, TSPTW)
- 各类车辆路径规划 (VRP, VRPTW, CVRP)
- 多式联运及无人机结合车辆配送研究
3. 物流选址与三维装箱求解
4. 电力系统优化
- 微电网、配电网系统的优化，包括重构和有序充电策略。
5. 神经网络回归预测与时序预测分类清单
包括BP, LSSVM, SVM, CNN等算法的预测与分类应用。
6. 图像处理算法
- 图像识别（车牌、交通标志、发票、身份证件，以及复杂环境下的多种图像）
- 病灶及行为识别
- 缺陷检测
7. 信号处理算法及其故障诊断研究
8. 元胞自动机仿真应用
包括模拟交通流、人群疏散和病毒扩散等现象。
9. 无线传感器网络相关技术优化
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