用蟻群演算法提取影象輪廓
智慧控制大作業，竟然要求使用蟻群演算法進行影象處理。。。。。老師的腦洞好大
python上還是要用opencv。。
OpenCV-Python的網上文件：
http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/
PYTHON下安裝opencv：
1.下載安裝opencv 2.將Opencv安裝目錄下opencv\build\python\2.7\x86中的cv2.pyd複製到python安裝目錄Lib\site-packages下 3.python下就可以import cv2 直接把實驗報告貼上來吧：
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幾種方法用來提取影象輪廓的例子
參考了許多部落格，自己整理了一下幾種方法用來提取影象輪廓的方法，記錄一下 #include<opencv2\core\core.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> #include<openc
OpenCV函式cvFindContous提取影象輪廓
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
蟻群演算法學習
** 蟻群演算法的基本原理（簡單概括）： ** 剛開始螞蟻按照同等概率選擇各條路徑。 螞蟻在經過的路徑下留下資訊素。 短的路徑螞蟻會率先找到食物源，因此資訊素濃度偏大。 由於資訊素的揮發，較長路徑上的資訊素逐漸消失 特點：正反饋；不容易陷入區域
C++:蟻群演算法解決TSP（C++多執行緒版）
TSP問題：旅行商問題，最短迴路。 這裡採用att48資料，鄰接矩陣全部取整數，原資料放在文後。 解決程式碼如下： //#define TEST_INPUT //#define TEST_T //#define TEST_ANT //#define TEST_VALUE #
【機器學習筆記35】蟻群演算法
【參考資料】 【1】《蟻群演算法原理及其應用》 【2】測試資料: https://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/tsp/att48.tsp.gz 演算法原理（以TSP問題為例） （1）引數初始化。令時間t=0和迴圈次數
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OpenCV影象金字塔提取影象輪廓
程式碼位置：13-ImagePyramid.py import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./res/aero3.jpg') imgDown1 = cv2.pyrDown(img) imgDown2 = cv2.pyrDown(
簡單易懂，蟻群演算法解決旅行商問題
轉載宣告： 原文把蟻群解決旅行商問題寫的很清楚，只不過本人認為原文中有一些小錯誤，特此更改（文中紅色加粗字型為改正處），程式碼中出現的一些演算法的小問題也進行了更正（比如程式碼中的貪心演算法），程式碼也附在下面，謝謝博主的分享。 1.關於旅行商(TSP)問題及衍化
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1 蟻群演算法及其基本思想 蟻群演算法是一種智慧優化演算法，通過蟻群優化求解複雜問題，ACO在離散優化問題方面有比較好的優越性。 基本思想（以旅行商問題為例） &nbs
基於基本蟻群演算法解決連續優化問題
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TSP_旅行商問題-基本蟻群演算法
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何為啟發式演算法——退火演算法，蟻群演算法，遺傳演算法
一、退火演算法 模擬退火演算法來源於固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最後在常溫時達到基態，內能減為最小。 模擬退火演算法新解的產生和接受
記一次蟻群演算法解決TSP問題
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2018-4-8蟻群演算法---包子陽《智慧優化演算法以及Matlab實現》第五章
資料來源：《智慧優化演算法以及matlab實現》包子陽 餘繼周 編著第五章-----蟻群演算法是一種元啟發式優化演算法（自己理解：就是作為群體的單位個體也就是元，在裡面充當著隨機的選擇搜尋的方向，有助於全域性勘探）啟發：自然界的螞蟻有能力在沒有然和提示的情況下找到從巢穴矩離
蟻群演算法原理詳解和matlab程式碼
1原理： 螞蟻在尋找食物源的時候，能在其走過的路徑上釋放一種叫資訊素的激素，使一定範圍內的其他螞蟻能夠察覺到。當一些路徑上通過的螞蟻越來越多時，資訊素也就越來越多，螞蟻們選擇這條路徑的概率也就越高，結果導致這條路徑上的資訊素又增多，螞蟻走這條路的概率又增加，生生
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有限級資訊素蟻群演算法使用路徑等級作為資訊素更新的依據，相比於傳統的蟻群演算法，捨棄了目標函式作為資訊素更新的依據這一方法。在TSP問題中，目標函式實際就是路徑長度，在傳統的蟻群演算法中資訊素更新量為Q/f(x)，其中Q為某一常數，而f(x)就是目標函式值，即路徑長度。而在有限級資訊素蟻群演算法中在
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