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。

matlab蚁群算法代码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。 描述 图像增强器方法的详细信息发表在我们的论文中：DSP（或）和 CEC（或）。 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。 蚂蚁从传递函数的原点（左下角）开始，然后移动到它的右上角。 任何蚂蚁都会在其可用的移动选项中进行概率选择，如下所示： 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。 这是蚂蚁在传递函数窗格上移动一段时间后的信息素痕迹示例。 每只人工蚂蚁在这个过程中都有一个遗传密码。 蚂蚁种群通过遗传算法进化。 这改变了蚂蚁的特征及其在搜索空间中遍历路径的偏好。 选择最佳传递函数后，模拟退火尝

Route-Planning use some algorithm to solve the Route Planning. Including Genetic Algorithm(GA),Particle Swarm Optimization(PSO),ant colony optimization(ACO). 利用遗传算法 粒子群算法 蚁群算法 求解路径规划问题 You can get more detail info from my blog. 我的博客中有代码的算法原理，链接如下。 url: end

多种可仅供参考的蚁群算法优化PID参数，实现参数的最适控制。

应急救援物资多目标分配和调度集成优化是灾害应急决策中的一个难点问题.为此, 构建一种面向多储备点、多发放点、多种应 急救援物资的并发分配与调度多目标优化模型, 提出一种基于二维NSGA-II与蚁群优化的混合智能搜索算法.在所提算 法中, 设计二维二进制编码、个体修正策略以解决多发放点之间潜在的应急救援物资 冲突, 并改进蚁群优化中的信息素全局更新策略以实现多个调度路径的同时优化.对比实验 结果表明, 所提出的混合算法可以在合理的时间内给出更高质量的应急救援物资分配和调度方案.

一种用于图像边缘检测的蚁群优化算法.docx

遗传和蚁群优化算法(C++) Genetic_and_Ant_Algorithms_src,遗传和蚁群优化算法(C++) Genetic_and_Ant_Algorithms_src,遗传和蚁群优化算法(C++) Genetic_and_Ant_Algorithms_src

用c语言实现经典的最大最小的蚁群算法。最大最小蚁群算法，是目前使用最多，效果做最好的蚁群算法之一。

智能计算课程论文，需要自取

针对图像边缘检测过程中，现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题，通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定，并与扰动因子结合优化蚁群转移规则，再根据蚁群动态情况调整信息素阈值等操作进行组合优化。实验结果表明与现有文献的算法相比，改进后的算法在运算速度上提升2.81%，检测效果上提升12.24%。