基于蚁群算法的能量有效的无线传感器网络路由协议(EEABR协议)的英文章、NS2代码，该项目包含对NS-2（版本2.27和2.28）的扩展，该扩展启用了WSN中的ACO行为。 由于该模块是作为新的路由协议安装的，因此该模块适用于当前版本的NS-2。 主要用C ++编写的ACO模块（AntSense）产生了主要属性，但是设计该模块是为了供此模拟器支持的任何其他技术使用。 在设计用于WSN的路由协议时，重要的是要考虑我们的协议使用的每种类型的数据包的数据包长度，因为如前所述，通信是一种耗费能量的功能。 在AntSense开发中，使用了几种有关数据包类型和不同长度的方法，本节中说明的配置引用了从结果中发现的最佳模式。 在ACO方法中，蚂蚁被视为通过网络更改路由信息的数据包，以便找到通向蚁丘的最佳路径，在这种情况下，通向宿节点。 蚂蚁包结构由以下部分组成： pkt_src：发起ant报文的节点； antpath [3]：蚂蚁访问过的前三个节点； 能量：每条路径的平均能量； 信息素：返回蚂蚁应降低的信息素水平；

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在高校的教务管理中，排课问题是复杂又关键的环节，科目数量众多，教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置，是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大，问题求解难度呈指数形式增加，当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此，本文提出了遗传-蚁群混合算法，将两种算法混合使用，依靠遗传算法生成信息素分布，利用蚁群算法求最优解.实验结果表明，混合算法提高了排课的效率和课表的合理度.

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针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题，提出一种结合生物Predator-Prey 行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey 行为与AACO 算法相结合，将蚁群分成Predator 种群和Prey 种群，初始阶段利用AACO 算法进行搜索两种群，一定迭代次数后，两种群进入排斥阶段；通过自动阈值法提取图像边缘。实验结果表明，与AACO 算法和Canny 算法相比，在精确度方面，该算法提取的图像边缘明显优于前两种算法提取的边缘；同时保持了AACO 算法收敛速度快的特点，并克服了其易陷入局部极值等缺点；因此，该算法能够高效准确地检测出图像边缘。