ANN ACO融合算法

ANN ACO融合算法是一种将人工神经网络Artificial Neural Network，简称ANN）和蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）相结合的算法。该算法的目的是通过蚁群优化算法的搜索能力和人工神经网络的学习能力，实现更好的问题求解效果。

在ANN ACO融合算法中，人工神经网络被用作一个分类器或者回归器，用于解决特定的问题。蚁群优化算法则被用来优化神经网络的权重和阈值，以提高神经网络的性能。

具体而言，ANN ACO融合算法的步骤如下：
1. 初始化蚁群的位置和信息素浓度。
2. 根据当前的信息素浓度和启发式信息，蚂蚁选择下一个节点。
3. 更新信息素浓度，增强经过的路径上的信息素浓度。
4. 使用选定的路径更新神经网络的权重和阈值。
5. 重复步骤2-4，直到达到停止条件。

通过不断迭代更新信息素浓度和神经网络的权重和阈值，ANN ACO融合算法可以逐步优化神经网络的性能，并得到更好的问题求解结果。