混沌蚂蚁算法

Matlab优化的混沌蚂蚁算法-优化的混沌蚂蚁算法.rar优化的混沌蚂蚁算法****此分享为PDF文件

使用 MATLAB 编写蚂蚁算法仿真程序

功能：- Matlab下医学图像处理软件包- 提供图像配准和分割功能

蚂蚁金服的算法笔试题，内容还蛮有意思的，尤其适合准备大厂面试的你。题目主打字符串和递归思路，考点不多但挺扎实。比如里面那个no_name函数，看着没名字，但逻辑挺清晰：判断两个字符串能不能通过循环移位变成一样的。这种题啊，说简单也简单，说绕也真绕，关键是你得想明白它怎么一步步去删字符、比对位置。另一个函数utilityFunction，是个小工具，用来干掉指定位置的字符，思路不复杂，就是字符数组的操作。整份 PDF 虽然 OCR 出来有点瑕疵，但不影响理解，适合练手。建议你自己动手实现一下，比单看理解要强得多，顺便也熟悉下这类字符串类题的套路。

混沌粒子群算法是将混沌运动与传统粒子群算法结合的一种新型优化方法，其独特的全局搜索能力可以有效提升算法性能。

基于 Hadoop 的大数据加密场景，Lorenz 的超混沌算法用得还挺巧妙的。它那种乱中有序的混沌特性，用来加密数据确实挺合适。更妙的是，它结合了 Hadoop 的 MapReduce 并行方式，速度也跟上来了——比传统 AES 算法快了差不多 40%，效率上还蛮香的。密钥空间大、敏感性高，用起来安心，适合大规模数据加密的场景。像你要在 Hadoop 集群上搞图像、日志或者传感器数据加密，这套思路还挺值得借鉴的。如果你对混沌加密感兴趣，推荐再看看下面这些，像什么 DNA 编码 加超混沌，或者五维模型图像加密，思路都蛮有意思的：基于 DNA 随机编码和超混沌系统的真彩图像加密算法四阶超混沌映射

这是一个简易版的蚂蚁算法程序，模拟蚂蚁在寻找最优路径时的行为。

为了解决海量 XML 文档数据挖掘中聚类划分效率低的问题，该研究探索了一种优化 XML 数据聚类方法。通过阐述 XML 键及其聚类定义，并结合混沌运动的特性，提出了一种自适应混沌粒子群算法。该算法能够有效地克服传统聚类方法容易陷入局部最优解的缺陷，并显著提高了 XML 数据聚类的效率和准确性。

这项研究利用混沌图案嵌入到最新的基于人口的元启发式算法——引力搜索算法（GSA）的引力常数（G）中。此外，还引入了一种自适应归一化方法，以确保从探索阶段平稳过渡到开发阶段。为了评估基于混沌的GSA算法在探索和利用方面的性能，研究使用了十二个有偏差的基准函数作为案例研究。

随着混沌神经网络技术的进步，混沌动力系统密码学程序正在逐步优化和应用。