鸡群优化

探讨了鸡群优化（CSO）这一新兴的仿生算法，由Xian-Bing (2014)提出，并采用matlab进行开发。CSO利用先天多群和自适应算法的特性，展现出在解决复杂问题时可能优于其他元启发式算法的潜力。

蚁群算法在解决功率分配问题中展示了详细的运算结果，为电力系统优化提供了有效方案。

这里提供物流分发优化的蚁群算法的Matlab源码，包含四个主要文件夹：可执行程序、算法实现代码、测试数据和算法文档。

这是一个使用C语言编写的程序，用于解决经典的“百钱买百鸡”问题。该问题要求找出用100文钱购买100只鸡的所有可能组合，其中公鸡5文钱一只，母鸡3文钱一只，小鸡1文钱三只。

基于 MATLAB 的蚁群算法，算是那种实用性和学习价值都挺高的资源了。蚂蚁找食物的路径灵感，被搬到了代码世界，变成了一种能 TSP、物流调度等优化问题的好方法。用 MATLAB 来实现，不光数值计算强，图形展示也清晰直观，调试起来也方便，适合拿来练手或者做项目原型。 蚁群算法的实现步骤其实也不复杂：初始化、路径选择、信息素更新、最优路径记录这些逻辑一层层铺开。最核心的，就是路径探索的策略设计和信息素的调控。代码里一般会用cell数组来存路径，用double类型的矩阵存信息素浓度，for 循环搭配概率计算，一套流程跑下来，还蛮有成就感的。 写的时候建议结构清晰点：比如把initAnts()、s

菌群优化算法是一种创新优化算法，其灵感源自菌群的集体行为。它通过模拟菌群在环境中寻找食物和交流的过程，为优化问题提供有效的解决方案。

用于函数优化的蚁群算法，挺适合搞复杂计算的场景。灵感来自蚂蚁找食物的行为，算法模拟了它们“闻信息素找路”的过程，结果还真挺靠谱。像p(i,j,t)这种转移概率，还有信息素更新的机制，听着有点学术，其实就是一套不断试错加优化的套路。蚁群算法的核心思想是：让一群“蚂蚁”在问题解空间里到处跑，每次跑完更新一下“气味”（信息素），下次就更容易选对路。每轮循环后路径越短，留下的信息素越多，其他“蚂蚁”也更容易跟着走，从而逐步逼近最优解。比较有意思的是，这算法本质上挺适合并行计算的，比如你想用它在分布式系统里跑，那就和 Spark 这些配合挺不错，分布跑、效率高、还能玩大规模优化。你要是平时写代码要函数优

基于蚁群算法优化 Hadoop 平台的计算性能，还挺有意思的一个思路。毕业论文写得比较完整，理论和实操结合得不错，尤其适合做大数据方向的同学参考。你要是对分布式优化感兴趣，可以看看这个方案怎么把蚁群算法套进 MapReduce 里，提升了资源调度效率，响应也快。 用了 Hadoop 平台的多节点环境，蚁群算法负责路径选择和任务分发，挺像物流调度的思路。思路清晰，用了不少图和流程图，读起来不费劲。实现细节也蛮实在的，不是光说概念，还写了算法伪代码和关键模块设计。 类似方向的代码资源还挺多，比如你想看看别的应用场景，可以看看蚁群算法优化电力分配问题或者物流分发优化的蚁群算法，思路都挺通用的。是和

百鸡百钱问题其实是一个挺经典的数学问题，蛮适合用来练习算法和编程思维。在 C++中这个问题，实际上就是通过遍历所有鸡兔数量的组合，找到符合条件的解。鸡兔总数不定，但满足鸡和兔的价格和数量关系。你可以通过设置循环，遍历鸡和兔的组合来查找结果。挺，而且也有些挑战性，适合做为初学者的练习。 这份源代码也蛮实用的，能帮你理解如何通过循环枚举所有解，提升对算法的理解。假如你对 C++的循环结构还不太熟悉，试着自己动手写一下，反正逻辑简单，一看就懂。 如果你想做一些数学和算法上的练习，不妨试试这个问题，顺便提升自己的 C++编程能力。

使用原生的Apache Hadoop，在搭建CDH-5.10.2集群时存在以下挑战需要解决：1、随着集群规模的扩大，Hadoop的部署复杂度显著增加，工作量巨大；2、升级Hadoop版本对大规模集群来说十分耗时耗力；3、需自行保证与Hive、HBase等组件的版本兼容性，特别是在升级Hadoop后；4、安全性风险较高。Apache官方及第三方提供了多个解决方案来应对这些挑战，其中CDH作为Cloudera维护的一种Hadoop发行版本，基于稳定的Apache Hadoop构建，提供了核心的HDFS和MR功能，并支持通过Web页面进行管理和监控。