多种蚁群算法在机器人路径规划中的应用及其在MATLAB中GUI展示（完整代码）

【实例简介】
[b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。 本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法，主要包裹ACS，MMAS，EAS等经典的蚁群算法，最后还包括本人提出的另一种算法。 本代码已经成功申请了软件著作权（因此请注意：[b]本代码具有版权[/b]） 软件环境主要是MATLAB（2016B及其以上）下的GUI。 主要功能有： 1、比较不同算法在不同栅格环境下的运行情况，（栅格环境可以自行设计） 2、观察实验结果，包括迭代曲线和运行多次的平均值。可以直接观察算法本身的鲁棒性。 3、代码设计非常模块化，可以同时学习多种蚁群算法。
【实例截图】
【核心代码】
蚁群算法
└── GUI源文件保存
├── ACO.m
├── ACS.m
├── AS.m
├── EAS.m
├── RAS.m
├── adjacency.m
├── analyse_multi_algorithm.m
├── barrier
│   ├── barrier_tmp.xlsx
│   ├── complex_1.xlsx
│   ├── complex_2.xlsx
│   ├── complex_30.xlsx
│   ├── complex_50_1.xlsx
│   ├── complex_50_2.xlsx
│   ├── complex_50_3.xlsx
│   ├── complex_z.xlsx
│   ├── e_barrier.xlsx
│   ├── light_u_barrier.xlsx
│   ├── right_u_barrier.xlsx
│   ├── simple_e.xlsx
│   ├── u_barrier.xlsx
│   └── z_barrier.xlsx
├── dispalce_pushbutton23.m
├── eta_function.m
├── figure_barrier.m
├── figure_convergence.m
├── figure_convergence_global.m
├── figure_convergence_iter.m
├── figure_convergence_multi.m
├── figure_diversity_line.m
├── figure_multi_algorithm.m
├── figure_path.m
├── fill_table2.m
├── init_all.m
├── init_reason1.m
├── init_reason2.m
├── line_fewer_markers.m
├── main_GUI_xu.fig
├── main_GUI_xu.m
├── marker_algorithm_function.m
├── pheromone_updatae_AS_path.m
├── pheromone_update_elitist.m
├── pheromone_update_global.m
├── pheromone_update_local_ACS.m
├── pheromone_update_local_xu.m
├── pheromone_update_ranked.m
├── point_distance.m
├── prime_multi_algorithm.m
├── prime_only_one_algorithm.m
├── select_next_node.m
├── statistics_analyse_multi_algorithm.m
├── statistics_analyse_one_algorithm.m
└── 毕业论文.pdf

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