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基于matlab的知識遷移的蟻群參數選擇算法。通過構建圖實現參數的自主映射。通過設置二維障礙物，隨機生成目標任務參數，通過蟻群算法進行路徑尋優。輸出路徑尋優結果。可自由設置路徑起始位置。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的蟻群算法路徑尋優的GUI實例程序代碼，通過MATLAB GUI框架編寫，生動形象逼真， 很好的詮釋了蟻群算法的原理。可主動輸入優化方法的參數，包括地圖和測試數據，可輸出路徑結果。程序已調通，可直接運行。

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。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。

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。

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，策略有如下幾點：由于GWO算法本身不涉及個體歷史最優信息，也即是無記憶種群，因此可以學習粒子群算法的策略，將個體歷史最優引入包圍行為中，同時，由于領頭狼包含α、β、δ，這三個頭狼協同引領了群體進化的方向，因此可以將SCA算法應用于這三頭狼來增加其搜索空間，有助于GWO的全局搜索等等，具體策略在作者后面的文章將進行更新，歡迎關注~ 參考文獻 [1]MIRJALILI S,

這些算法可以應用由所有實體共享的簡單規則，并能夠利用個人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎上解決優化問題。 </div><div contenteditable="false" width="100%"> 在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。

包括蟻量系統、蟻周系統、蟻密系統、蟻群系統、免疫混合算法。11種路徑規劃數據，最多225個規劃點。蟻群和免疫算法的參數可進行設置，使得效果最佳。動態顯示可視化規劃結果。程序已調通，可直接運行。

例如在評估晶體塑性模型參數時不過這些優化算法經常容易陷入局部最優，即優化算法在搜索過程中被某個“看起來很好”的解吸引，不斷圍繞它進行微小改進，最終卡在“局部低谷”而不是“全局最低點”。

在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優化器 （PSO） 和蟻群優化器 （ACO）。在這里，我們將詳細解釋這兩者： 粒子群優化 （PSO） 粒子群優化 （PSO） 是一種優化技術，其中一組潛在解決方案使用鳥類成群或魚群的社會行為來解決問題。在集群內部，每個片段都被稱為一個粒子，它有可能提供解決方案。

在使用晶體塑性理論進行分析時，材料參數的標定往往是一個枯燥繁瑣卻十分重要的工作，但由于模型考慮了滑移孿晶相變等眾多的微觀因素，造成了本構模型包含了大量的待確定參數，目前主流的方案依然以試錯法為主，但該方案往往效率十分低下，且需要對每個參數的影響趨勢去做出準確判斷，才能給出相對合理的參數更改，一些研究人員使用特定的優化算法可以做到參數的高效標定工作，如：蟻群算法，遺傳算法，機器學習，神經網絡等，這里以黃永剛唯象的本構模型為例

一般來說，較高的值會使算法更穩定但更慢。 22.1版本中算法的適用性 對于原有的增強型光線瞄準Robust Ray Aiming和新納入的改進型光線瞄準Enhanced Ray Aiming的選擇，我們建議始終首先使用改進型光線瞄準，并且僅在它不起作用時才嘗試原有的增強型光線瞄準。

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。