ACO

Matlab蚁群算法代码: 要运行蚁群优化问题的Matlab代码，只需克隆/下载文件并在MATLAB中打开文件“aco.m”。运行该文件，您可以看到代码正在运行。

固定特征选择的老朋友——SA和ACO，用得好能省下不少训练时间。模拟退火的搜索挺灵活，一边降温一边试错，越冷越挑剔。特征子集怎么选？加一个、减一个，模型好就留下，不好也有先留着，怕的是卡在局部最优。蚁群优化走得就比较讲究信息素了。每只蚂蚁像在找最短路径，走得多的路线越来越香。你可以用特征重要性引导它们，选出来的子集一般还不错。想试试的话，推荐几个 Matlab 的资源，还挺方便：粒子群模拟退火蚁群算法 MATLAB 实现、ACO 特征选择算法这些都可以直接跑看看。注意别直接套用默认参数，不同的数据集差别还蛮大的，特征多了要适当控制迭代次数，不然跑起来挺慢。如果你有现成模型，那就更好，直接拿来评

蚁群算法的车间作业调度源码真的是蛮少见的资源，基本上是为了车间调度这类复杂的优化问题而设计的。如果你有兴趣尝试用蚁群算法来类似 TSP（旅行商问题）或者 JSSP（作业车间调度问题）这种任务，它的源码挺有参考价值的。源码结构清晰，注释也做得比较好，适合入门或者有点基础的开发者使用。 如果你是做调度优化类的项目，或者想在机器学习、人工智能中用蚁群算法，试试看这个源码，应该能够给你不少启发。 顺便推荐一下几个相关的文章，里面有一些优化思路、不同领域的应用案例，挺适合加深理解： 1. 基于蚁群算法 TSP 问题的探索 2. quartz 作业调度框架简介 3. ACO 特征选择算法蚁群优化在 Mat

蚁群优化算法在Matlab中的应用非常广泛。

MYRA是一个专为数据挖掘分类任务设计的蚁群优化（ACO）算法集合。该集合包括流行的规则归纳和决策树归纳算法，支持命令行调用，并且可以轻松集成到您的Java代码中。MYRA采用模块化体系结构，允许简单扩展以整合不同的处理流程和调整参数值。项目托管在：https://github.com/febo/myra