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用改进蚁群算法求解一类连续空间优化问题的matlab实现-improved ant colony algorithm for solving a class of continuous space optimization problems achieving Matlab
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蚁群算法的简要介绍和各种蚁群算法的matlab标准程序及改进的算法。,Ant colony algorithm and a brief descr iption of ant colony algorithm matlab standard procedures and the improved algorithm.
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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。-Basic ant clustering algorithm and its improved algorithm
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改进的蚁群算法matlab程序，验证无误。-ant-system
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用蚁群算法解决TSP问题，其中有基本蚁群，蚁密系统，还有自己提出的改进算法，自带GUI界面。-TSP with ant colony algorithm to solve the problem, including the basic ant colony, ant density systems, as well as the improved algorithm itself, its own GUI interface.
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此程序是用Visual C++开发的，功能是用改进后的蚁群算法解决TSP问题，可以直接在Visual C++6.0下运行。-This program s function is solving TSP
question using Ant algrithm.
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改进的蚁群算法，基于遗传算法的改进，解决不收敛的问题。-Improved ant colony algorithm, based on genetic algorithm to solve non-convergence problems.
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基于改进的蚁群算法的机器人路径规划及壁障 能找寻最有路径-Improved ant colony algorithm based on robot path planning and barrier to finding the best path
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matlab 改进蚁群算法，应用简单广泛。-ant optimization
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蚁群算法用与特征选择，针对传统蚁群聚类算法收敛速度过慢的问题，提出一种对蚁群算法进行改进的聚类算法。而数据的高维使数据具有稀疏、不可聚集等特性，使聚类算法实验效果精度低和耗时大，将邻域特征选择与聚类算法结合，提出了一种蚁群聚类优化的邻域特征选择算法(Ant colony algorithm and feature selection)
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用改进蚁群算法解决城市道路交通网两点间最短路径问题，matlab源代码
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解决环球旅行问题的一种精确度比较高的算法，相较于蚁群算法和遗传算法都有较大的改进；(A high precision algorithm for solving global travel problems has a greater improvement than the ant colony algorithm and the genetic algorith)
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用MATLAB实现的蚁群算法，并加入了自己改进的一些内容，包含一群算法原理介绍的详细PPT。(The ant colony algorithm implemented by MATLAB is added to some of its improved contents, including a detailed PPT introduced by a group of algorithm principles.)
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利用PSO蚁群算法改进的BP神经网络，收敛性很好！很实用(The BP neural network improved by PSO ant colony algorithm has good convergence. Very practical)
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对蚁群算法的一种改进，选取精英蚂蚁，使算法更为高效准确(An improvement of ant colony algorithm is to select elite ants to make the algorithm more efficient and accurate.)
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本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长，易陷入局部最优解等突出缺点，使得求解效果不是很好。针对这些缺陷，提出了改进的蚁群算法（最大-最小蚂蚁系统）求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。(In this paper, the basic theory of ant colony algorithm and
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蚁群算法的改进 在MATLAB中可以直接仿真 研究这方面的可以好好间就一下((Ant colony algorithm is improved))
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针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵,根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度(the ant colony algorithm is improved according to the global information of 3D environment to improve the real-time performance and convergence speed)
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根据二维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度(the ant colony algorithm is improved according to the global information of 2D environment to improve the real-time performance and convergence speed)
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混合改进蚁群算法matlab源程序。其中，MainSim文件为主函数，此程序为基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合改进蚁群算法程序。其中，自适应信息素改进代码在ACOUCP文件的143-152行；决策变量高斯变异在GaussMutation文件；决策变量边界自调整改进代码在MainSim文件的40-49行。
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