信息素矩阵初始化
信息素矩阵维数为N*K（样本数*聚类数）初始值为0.01。
c = 10^-2;
tau = ones(N,K) * c; %信息素矩阵，初始值为0.01的N*K矩阵（样本数*聚类数）
2022-06-04 13:01:06
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信息素更新
对信息素矩阵进行更新，更新方法为
新值为原信息素值乘以(1 - rho)，rho为信息素蒸发率，在加上最小偏差值的倒数。
for i = 1 : N
tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F;
信息数更新之后，再根据新的信息数矩阵，判断路径。进行迭代运算。直到达到最大迭代次数，或偏离误差达到要求值。
2022-04-23 16:24:07
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该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。
2021-11-28 20:22:08
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基于MATLAB的改进型基本蚁群算法基于MATLAB的改进型基本蚁群算法基于MATLAB的改进型基本蚁群算法
2021-11-23 13:59:41
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蚁群算法的基本原理及其改进算法
专 业：控制工程
年 级：2009级
姓 名：胡训智
学 号：30956060
指导老师：周润景 教授
2021-08-17 10:04:09
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基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-data.txt
基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。
程序特点：
1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识，
2、包含文件的调用指令，程序中调用了data.txt文件中的数据。
3、代码中有详细的注释。
4、程序都经调试可以直接运行。
附件说明：
附件中有两个m文件，分别是基本遗传算法和改进的遗传算法。
data.txt为聚类的数据（一个三维数组）。
ppt是我作业答辩用的演示文稿。
本贴是我模式识别课程期末论文的一部分，如需详细的原理介绍、流程图及文档说明，可以留下电子邮箱，我给你发过去。
2021-05-15 09:19:10
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基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-蚁群算法.ppt
基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。
程序特点：
1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识，
2、包含文件的调用指令，程序中调用了data.txt文件中的数据。
3、代码中有详细的注释。
4、程序都经调试可以直接运行。
附件说明：
附件中有两个m文件，分别是基本遗传算法和改进的遗传算法。
data.txt为聚类的数据（一个三维数组）。
ppt是我作业答辩用的演示文稿。
本贴是我模式识别课程期末论文的一部分，如需详细的原理介绍、流程图及文档说明，可以留下电子邮箱，我给你发过去。
2020-01-03 11:39:34
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