人工蜂群算法代码

An improved ant colony algorithm for robot path planning.rar

蚁群优化算法是解决无人驾驶汽车路径规划问题的有效途径。 首先，建立无人车道规划的环境模型，处理和描述环境信息，最后实现问题空间的划分。 接下来，描述蚁群算法的仿生行为。 蚁群算法已通过添加惩罚策略进行了改进。 这种惩罚策略可以提高资源的利用率，并通过利用搜索历史中的较差值来提高信息素的易变性，从而引导蚂蚁探索其他未知区域。

人工蜂群算法，可进行参数优化等使用，适合初学者入门学习（亲测可用）

受大肠杆菌细菌菌落觅食行为的启发，本文提出了一种针对复杂优化问题的新型细菌菌落觅食优化（BCFO）算法。 BCFO的主要思想是通过结合细菌趋化性，细胞间通信和自适应搜索策略来开发适应性和协作性的生命周期模型。提出的BCFO是一种更具细菌性的模型，该细菌在整个觅食过程中会动态分裂和死亡，种群数量会随着算法的运行而变化。细胞之间的通讯使细菌在趋化步骤中向更好的方向滚动，以加快收敛。通过自适应搜索策略，每种细菌都可以在探索和开发之间保持适当的平衡。提出了在模型下通过不同策略组合的BCFO的七个版本，并在静态和动态基准上进行了测试。然后将所提出的算法应用于动态RFID网络优化的实际应用。所有这些测试的统计分析突出显示了由于有益组合而带来的显着性能改进，并表明所提出的算法优于参考算法。

基于自然启发算法的图像分割新方法

蚁群算法用于图像边缘检测，matlab程序，非常经典，测试通过的。

Ant Colony Optimization.pdf 蚁群优化（多里戈）.pdf