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。

通过对蚂蚁信息激素释放、路径转移的重新定义，并将图像空间的模糊连接关系引入蚂蚁的觅食过程中，进而转换为蚂蚁搜寻食物的准则，实现了医学影像图像的分割，并进一步分析了算法实现中相关影响因素参数选择的问题。

TSP问题的遗传算法（GA）、动态规划（DP）和蚁群算法（PSO）的python实现（含报告） 包含遗传算法的word报告，代码都可以跑通，安装必须依赖即可。 本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力； 使用蚁群优化算法或者粒群优化算法求解TSP问题。

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为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。

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