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MATLAB实现的通用蚁群优化算法项目

本项目基于MATLAB开发了一个通用的蚁群优化算法框架，模拟蚂蚁觅食行为的信息素机制，通过正反馈高效求解多种优化问题。支持信息素因子、启发因子等核心参数自定义，适用于不同场景的优化需求。

本项目为基于MATLAB开发的通用蚁群优化算法（ACO）实现框架。该框架模拟自然界蚂蚁觅食行为中的信息素机制，通过正反馈调节过程寻找最优解。算法具备高度通用性，可广泛应用于旅行商问题、路径规划、资源分配等多种组合优化场景。

主程序文件实现了蚁群优化算法的完整流程控制，包括参数初始化、蚁群行为模拟、信息素更新机制、收敛判断等核心功能。该文件整合了算法各模块的协同工作，负责优化过程的整体调度，并生成最终的结果输出与可视化展示。通过调用相应的功能模块，完成从问题定义到最优解获取的全过程处理。