FIVE theses about ACO ant colony optimization: 1,An artificial ant colonies approach to medical iamge segmentation,2,An image processing system for driver assistance,3,An improved ant colony algorithm for fuzzy clustering in image segmentation,4,基于蚁

基于粒子群聚类算法MATLAB算法 参考模式识别与智能计算 Matlab技术实现

智能计算课程的课件，里面讲述 几种群聚智能的算法，属于课件

粒子群算法ppt，粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法[1]是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。

算法思想源于模拟自然界中萤火虫在晚上群聚活动的自然现象而提出的，在萤火虫的群聚活动中，各只萤火虫通过散发荧光素与同伴进行寻觅食物以及求偶等信息交流。一般来说，荧光素越亮的萤火虫其号召力也就越强，最终会出现很多萤火虫聚集在一些荧光素较亮的萤火虫周围。人工萤火虫算法就是根据这种现象而提出的一种新型的仿生群智能优化算法。在人工萤火虫群优化算法中，每只萤火虫被视为解空间的一个解，萤火虫种群作为初始解随机的分布在搜索空间中，然后根据自然界萤火虫的移动方式进行解空间中每只萤火虫的移动。通过每一代的移动，最