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蚁群算法matlab源码Jx-WFST：包装功能选择工具箱 “迈向人才科学家：共享和学习” --- 介绍 该工具箱提供了40多种包装功能选择方法 A_Main文件提供了有关如何在基准数据集上应用这些方法的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和书面文件编写的 该工具箱的主要目标是： 包装器功能选择方面的知识共享 协助其他人进行数据挖掘项目 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将'pso'更改为 如果您希望使用粒子群优化（请参见示例1），则可以编写 FS = jfs('pso',feat,label,opts); 如果要使用粘液模制算法（请参见示例2），则可以编写 FS = jfs('sma',feat,label,opts); 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x Feature） label ：标签矩阵（实例x 1） opts ：参数设置 N ：解决方案数量/人口规模（所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k ：K -值在K -nearest邻居 输出 Acc ：验证模型的准确性 FS ：特征选择模型（包含多个结果） sf ：所选sf索引 ff ：所选功能 nf

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蚁群算法matlab完整代码 EE 509：计算智能混合蚁群优化研究 贡献者：Miclaine Emtman，RJ Macaranas，Elias Sutter 加州理工学院Cal Poly 于海伦博士，2020年Spring :bullseye: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: :ant: 内容 指示 到目前为止，唯一完成的就是A星搜索路径查找算法。 要使用它，请导航到project_code目录并下载源文件。 运行Dijkstra-ACO.m文件并观察输出。 这显示了从指定起点和目标点对simpleMap Matlab对象进行的A星搜索的输出。 该算法的流程图如下所示。 更新 2020年5月14日：已完成对simpleMap的A-star搜索算法应用程序。 还为图像文件夹中包含的2D地图的A星搜索创建了流程图。 创建了一个project_code目录，以包含可用于项目结果的完整A-star搜索。 需要弄清楚如何衡量算法的性能。 在这个周末之前，应该能够继续实施Dijkstra-ACO算法。 2020年5月12日：继续实施A星搜索，但无法将算法应用于exampleMaps.mat中的s

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计算机视觉-蚁群算法MATLAB源码 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。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。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。

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基于蚁群算法的飞行器三维路径问题的MATLAB程序，18年数学建模的飞行器救援路径问题，可以参考此程序。