非常好地介绍了Matlab蚁群算法，带精英策略的蚁群算法等

粒子群 模拟退火 蚁群算法MATLAB实现，采用了TSP数据进行实验。

用matlab实现蚁群算法

【路径规划】基于蚁群算法求解TSP问题matlab源码.md

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蚁群聚类算法及其源码matlab-蚁群聚类算法及其源码[matlab].rar 第一次发帖子就不要钱了哈哈 程序代码： 上周忙着看公钥算法，基础要补的太多，看得晕晕的～～周末去了一趟河北，和博士一起去的，看到久违的“鸭子”，呵呵，大家改变都不大，鸭子现在做sp，我正好感兴趣，但他做的是固话的sp，主要是语音服务方面，呵呵，话题扯远了，于是我就没时间看我的ACO了。不知怎么的，我按照“晃晃悠悠”的提示进行改动，但我的fitness值始终没有收敛，用uci的iris的dataset，效果不好，准确率也不高，fitness值达到了280多，不知道咋回事。干脆把算法放到这里，各位有兴趣的朋友一起讨论一下，但要申明这是转自晃晃悠悠的blog： % Ant Colony Optimization for the Clustering % Reference : An ant colony approach for clustering % % Author : Du Yi % % Copyright : http://dy1981.yculblog.com/ % % Data : 31/03/06

matlab蚁群算法代码MT21104_17MT30001_30002 创建此存储库是为了提交工程过程建模中的遗传算法课程的术语分配。 用于图像对比度增强的混合蚁群优化、遗传算法和模拟退火可以在此 repo 中找到使用自然启发方法增强灰度图像对比度的 MATLAB 代码。 受自然启发的方法是蚁群优化、遗传算法和模拟退火，它们生成全局传递函数将输入图像转换为更高对比度的图像，同时尽量保持图像的自然外观。 该方法的工作原理是在搜索空间中放置一些人工代理（又名人工蚂蚁）以生成一个传递函数，该函数可用于将任何图像转换为更高对比度的图像。 到达最后一点后，创建传递函数并评估其适应度。 根据传递函数的好坏，信息素会沉积在蚂蚁走过的路径上。 点上的信息素增加了蚂蚁在下一次迭代中选择在附近经过它的机会。 代码 im-enhance 文件夹下的 imenhance.m 文件中的 MATLAB 代码包含执行图像对比度增强的函数。 该函数采用输入图像和两个可选参数，一个用于迭代次数，另一个用于禁用模拟退火（如果希望提高速度并可能以一些性能成本为代价）。

matlab蚁群算法代码“智能交通系统中动态权重变化网络最短路径问题的一种新模型及其算法”的代码 要重复到期，请在 Matlab 中执行以下代码（首先确保所有 .m 文件和 .mat 文件都在同一文件夹中）： 改进的自适应蚁群算法：VWA(D,V,C,delta_t0,1,6,10,5,2,0.5,0.5,0.8) 基于矩阵展开的蛮力算法：VWN(D,V,C,delta_t0,1,6) PS delta_0 来自一个名为 Oliver30 的公共数据集，用于解决最短路径问题。 - 很抱歉，我不记得并提供近 3 年前运行的项目的更多详细信息...... 引文 江中忠，焦奕茹，应生，陈晓红。 (2017)。 一种求解智能交通系统动态权重网络最短路径问题的新模型及其算法。 智能与模糊系统杂志，33（5），3095-3102。 抽象的 智能交通系统 (ITS) 被定义为利用协同技术和系统工程概念来开发和改进交通系统的系统。 在本文中，提出了一种基于 ITS 中具有动态信号的设想驾驶模式的新路线选择问题。 它属于动态权重变化网络的一种最短路径问题，网络的弧权重随着弧的选择而变化，因此现有的贪心算

matlab蚁群算法代码旅行蚁群 旅行商问题的蚁群优化算法。 该算法描述如下： 代码是用 Matlab 编写的。 要运行它，只需键入AntSystem

matlab蚁群算法代码蚁群优化 蚁群优化问题的matlab代码 要运行算法，只需克隆/下载文件并在 MATLAB 中打开文件“aco.m”。 运行该文件，您可以看到代码正在运行。