鸡群算法

鸡群算法的 Matlab 实现，挺适合拿来做智能优化实验的。思路清晰，变量命名也比较规范，不至于看着头大。模拟鸡群中的母鸡、公鸡、小鸡互相影响，优化过程还蛮有趣的，结果也靠谱。 鸡群算法（CSO）的这份 Matlab 代码，逻辑结构清晰，适合做一些求最优解的实验，比如参数调优、路径规划、函数极值点搜索之类的。像我自己测试了几个标准函数，收敛速度还不错。 文件里包含了核心cso.m主函数和初始化、适应度计算等子函数。你只要改一下fitness函数就能跑自己的问题，别忘了检查下Max_iter和N这些参数设置，默认值对一些复杂问题不太够用。 算法本身也不算太难懂，大致就是母鸡带小鸡、小鸡跟着母鸡、

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。

提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法，用于解决各种优化问题。

蚁群算法的 MATLAB 实现，是那种看起来复杂其实上手还挺快的优化项目，适合搞旅行商问题（TSP）这种组合优化的老大难。压缩包里有主函数、蚁群类、路径选择策略啥的，结构清晰，变量命名也不绕。你只要稍微改改参数，比如蚂蚁数量、信息素挥发率这些，就能跑出不一样的结果。哦，对了，还有个信息素更新的函数挺有意思，能看出作者是真的懂算法思路。

黑底风格的 PPT 页面，搭配简洁的结构，蚁群算法的还挺到位的。讲原理、讲流程图，连 MATLAB 的核心代码片段都有，方便你直接上手跑起来。嗯，要是你刚好在做路径优化或者物流调度方向，这份资料可以省你不少时间。 配套的几个资源也挺有用的。像这个 蚁群算法 MATLAB 实现，代码写得还蛮清楚，变量命名也不乱。还有个 新版的 Matlab 蚁群，适配了 2020 之后的环境，兼容性强不少。 说到实战，物流分发优化那份就比较接地气，思路清晰、流程图也详细。另一个我觉得挺值得看的，是基于 Matlab 的仿真平台，把 GUI 和算法结合，方便测试参数对结果的影响。 代码方面，其实都不算复杂，比如路

这里提供了适合初学者的matlab蚁群算法源码。

深入了解蚁群算法，学习算法编写及应用。通过Matlab实现蚁群算法，探索其在解决复杂问题中的应用和优势。

蚁群算法的 Matlab 子函数，挺适合做路径优化的项目。它模仿蚂蚁找食物的过程，用概率方式一步步逼近最优解。用来 TSP、物流路径啥的都比较方便，跑得也不慢，调参空间还挺大。

研究蚁群算法的基础代码，以更深入理解蚁群算法的实现细节。

这是一个优秀的MATLAB蚁群算法工具包，特别适合初学者使用。