蚁群聚类算法的Matlab实现指南

基础蚁群聚类算法及其改进方法，包含Matlab源代码，解决了收敛速度慢的问题，聚类效果显著（效果见附件图片）。优化后的算法基于遗传算法，增加了变异因子以加速收敛。程序特点包括详细注释和调试过的可直接运行代码，支持调用data.txt文件中的数据。附件提供基础遗传算法和改进遗传算法的Matlab代码示例及演示文稿。

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。

上周忙于学习公钥算法，基础知识需补充不少，周末和博士同行到河北，重逢老友“鸭子”，现在专注于固话语音服务的SP方面。虽然计划研究ACO，但由于参数调整问题，无法获得理想的结果，即使在UCI的鸢尾花数据集上，准确率不高，最终的适应度值仍超过280。欢迎对此感兴趣的朋友共同探讨，但须声明内容转自晃晃悠悠的博客。程序源码请见链接：http://dy1981.yculblog.com/

提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法，用于解决各种优化问题。

本资源包含针对多目标蚁狮优化算法 (MOALO) 的 MATLAB 代码实现，可用于解决具有多个目标函数的优化问题。代码经过全面测试，确保在 MATLAB 2019b 及更高版本中可以正常运行。代码结构清晰，易于理解和使用。

这是一个基于密度的聚类算法OPTICS的MATLAB程序，来源于官方，经过测试好用。

蚁群算法被用来寻找解决最短路径问题的有效方法。这篇文章包含了详细的Matlab程序代码，通过模拟蚁群在路径选择过程中的行为来优化路径的选择。

量子聚类算法是一种利用Matlab实现的先进数据分析工具，通过调整函数即可满足个性化需求。

开发一个MATLAB类Zippit，用于存储和执行类似Zipper算法的功能。Zipper及其前身在简单连接的区域和上半平面之间实现数值共形映射。参考资料来自Donald E. Marshall和Stephen Rohde的论文“用于共形映射的Zipper算法的收敛性”（http://arxiv.org/abs/math/0605532），以及Julia编程语言中的ConfomalMaps包由Samuel S. Watson开发（https://github.com/sswatson/ConformalMaps.jl）。