基于蚁群算法的聚类算法 matlab实现

人工只能实验 c++ 蚁群算法 遗传算法 解 背包问题

matlab图像分割肿瘤代码MRI扫描分割 使用自然启发算法在MRI扫描中进行多级脑肿瘤分割 自然界热衷的算法是最有效的优化方法。 开发了几种生物启发算法，以生成用于有效分割此类图像的最佳阈值。 它们的穷举搜索性质使它们在扩展到多级阈值处理时在计算上很昂贵。 在这个项目中，我们提出了一种计算效率高的图像分割算法，称为CSMcCulloch ，在Cuckoo Search （CS）算法中结合了McCulloch的用于产生征费飞行的方法，以优化多级阈值。 除此之外，我们还对Fuzzy C均值实施了蚁群算法优化，以从磁共振图像（MRI）获得脑肿瘤的最佳水平图像分割。 该项目探索了两者之间的比较，对它们的搜索机制进行了深入研究，以发现如何有效地检测肿瘤并比较它们各自的实验结果。 我们的代码使用经过改进的布谷鸟搜索算法（CSMcCulloch）分割灰度/ RGB图像，并通过不同的目标函数进行了测试。 CSMC_otsu.m ：该函数可运行以使用CS MCulloch算法（以类之间的方差作为目标函数）的CS MCulloch算法查看分割灰色或RGB图像的示例结果 CSMC_kapur.m ：该函数

本人收集的几个聚类算法，大家可以调试看看看，欢迎大家下载

围绕蚁群优化算法的理论及应用，针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题，运用了一种基于自适应的蚂蚁算法，并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率，将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。仿真实验结果表明，改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径，相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。

基本蚁群算法的选择概率公式存在的缺陷,从信息素的更新策略方面入手,通过自适应地调整挥发系数对蚁群算法进行优化,并将自适应蚁群优化算法应用于置换流水车间调度问题 .对几组仿真数据进行实验,结果表明该算法具有可行性,并且有一定的理论意义和较高的实际应用价值,是一种值得推广的求解置换流水车间问题算法 .

【TSP问题】基于遗传结合蚁群算法求解旅行商问题含Matlab源码

基于蚁群算法的电力系统综合负荷模型及其参数辨识研究，李成，邵正炎，在进行电力系统负荷模型参数辨识时，其所采用的综合负荷模型有必要考虑配电网络的影响。蚁群优化算法是一种基于种群的模拟进化算

基于元胞自动机和蚁群算法的疏散优化模型

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