搜索资源列表
RBF
- 文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析，并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法，隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习；蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径，从而达到数据自动聚类的目的。结果表明，与蚁群算法相比，改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点，而蚁群算法 无须教师学习，并能够达到全局最优。
antc
- 其主要内容包括蚁群算法的思想起源、研究现状及机制原理；蚁群算法的复杂度分析；蚁群算法的收敛性证明；蚁群算法参数对其性能的影响；蚁群算法的参数选择原则；离散域和连续域蚁群算法的若干改进策略；蚁群算法在多个优化领域的典型应用；蚁群算法的硬件实现技术；蚁群算法与其它仿生优化算法的比较与融合；蚁群算法的研究展望；最后还在附录部分给出了基本蚁群算法的程序源代码和相关网站。.-Its main contents include the origin of ant colony algorithm idea,
Development-on-ant-colony-algorithm
- ．针对蚁群算法，首先介绍其基本原理；然后讨论了近年来对蚁群算法的若干改进以及在许多新领域中的发展应用；最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容．-Firstly，the basic principle of ant colony algorithm is introduced．Then．a series of schemes on improving the ant colony algorithm are discussed，and the new applications are
PSO_TSP（混合粒子群：较优）
- 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)
蚁群聚类算法及其改进
- 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.)
混合改进蚁群算法matlab源程序
- 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。