说明：改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是两种典型的群体智能算法。由于算法的高效性和易实现性，因此 成为了众学者的研究焦点。目前，这两种算法已被应...

matlab 算法 pso tsp 应用 ACO 改进

说明：抽象-分割是根据大小、 颜色、 纹理、 强度、 区域、 灰度级图像的分裂的过程。有几种算法的图像分割，但这些只是一般的图像，不像磁共振图像 （MRI） 的医疗图像。在医学领域中它是很难分析脑 MRI 图像，所以该图像的分割方法是非常重要的所以在本白皮书中我们实施了一种新的蚂蚁蚁群优化算法 (ACO)...

matlab 分割 算法 图像 基于 蚁群

说明：SO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优...

matlab 算法 优化 粒子

说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

matlab 算法 基于 粒子 理论 灰色

说明：matlab程序，混沌粒子群算法，混沌优化和粒子群优化两者的结合。

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说明：本文提出了一种新的、计算高效的基于群智能的全局I<优化方法，用于定位WSN环境中的ti节点。将所有相邻锚节点的均方距离误差作为该非线性优化问题的目标函数d。粒子群c优化（PSO）是一种高性能的随机全局b优化工具，它确保了目标a函数的最小化。

群智能 全局I< 优化方法

说明：蚁群算法是一种寻找最优路径的算法，该算法基于蚂蚁搜索食物的行为。

算法 优化 蚁群

说明：遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统...

遗传算法

说明：matlab上实现的前推回代算法，结合遗传算法，有效的电网系统无功功率的优化问题，采用的模型是22节点的电力系统模型。

前推回代算法 遗传算法 电网系统 无功功率

说明：粒子群优化BP神经网络算法，采用PSO优化神经网络的结构层个数，及隐含层的权值，相较BP神经网络，预测效果更好。

PSO 粒子群优化 BP 神经网络算法