蚁狮优化算法发展以及在阵列天线中的应用

结合当前最流行且得到业界广泛认可的嵌入式数字视频系统框架——达芬奇技术框架，基于达芬奇技术典型处理器TMS20DM6446平台构建流媒体服务器，用AVS、H.264和MPEG4做视频压缩，用G.711

matlab编写的蚁群算法在路径规划中的应用源程序

一种改进的蚁群算法及其在TSP中的应用

不确定条件下的优化问题更贴近真实世界环境，因而日益受到广泛关注。综述了蚁群优化在求解一组不确定条件下的组合优化问题，即随机组合优化问题方面的应用。首先介绍了不确定条件下组合优化问题的概念分类模型，给出

hslogic算法仿真-基于蚁群优化的TSP优化算法 %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标,n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要

混沌优化与蚁群算法相结合，解决了陷入局部的问题，对简单函数优化比较实用

为应对大数据时代中组合优化问题的求解,基于云计算框架Spark,借助其基于内存、分布式的特定,提出一种并行蚁群优化算法。其思路是通过将蚂蚁构造为弹性分布式数据集,由此给出相应的一系列转换算子,实现了蚂

蚁群优化算法的matlab代码，可以运行的

蚁群算法ACO是一种新型的模拟进化算法，该算法采用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻有能力来解决一些离散系统优化中的困难问题。应经用该方法求解了旅行商问题（TSP问题）、指派问题、调度问题等，取得

基于python实现蚁群优化算法,可供初学python或者对该算法感兴趣者使用。