介紹了蟻群算法的優化原理及matlab相關的代碼 可以快速了解蟻群算法并實現快速應用。

基于matlab的蟻群算法 (ACO) 對付的圖像邊緣檢測問題。提出基于蟻群算法的邊緣檢測方法是能夠建立一個信息素矩陣表示提出了一種在圖像每個像素位置的邊緣信息根據大量的螞蟻的運動有哪些派去在圖像上移動。此外，運動這些螞蟻是由圖像的局部變化驅動強度值。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的蟻群優化路徑算法，二維路徑和三維路徑優化。輸出可視化最優路徑和距離迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

粒子群優化（PSO）、蟻群優化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。