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搜索资源列表

  1. 基于遗传算法的一类多旅行商问题的研究

  2. 摘　要:旅行商问题是一个经典的NP完全问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。以往对求解多人旅行 商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-23
    • 文件大小：211968
    • 提供者：jyhelen

  1. 一种基于基因库和多重搜索策略求解TSP 的遗传算法3 )

  2. TSP 是组合优化问题的典型代表,该文在分析了遗传算法的特点后,提出了一种新的遗传算法( GB—MGA) , 该算法将基因库和多重搜索策略结合起来,利用基因库指导单亲遗传演化的进化方向,在多重搜索策略的基础上利用 改进的交叉算子又增强了遗传算法的全局搜索能力。通过对国际TSP 库中多个实例的测试,结果表明:算法( GB — MGA) 加快了遗传算法的收敛速度,也加强了算法的寻优能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-12
    • 文件大小：348160
    • 提供者：robinautomation

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（源程序）

  2. 　　由MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 　　 程序目录： 第1章 P神经网络的数据分类—

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sacular2010

  1. 算法设计与分析导论 李家同 中文版

  2. 算法设计与分析导论 李家同 中文版 前言 第1章　绪论 第2章　算法复杂度与问题的下界 2.1　算法的时间复杂度 2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析 2.3　问题的下界 2.4　排序的最坏情况下界 2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法 2.6　排序的平均情况下界 2.7　通过神谕改进下界 2.8　通过问题转换求下界 2.9　注释与参考 2.10　进一步的阅读资料 习题 第3章　贪心法 3.1　生成最小生成树的Kruka1算法 3.2　生成最小生成树的Prim算法 3.3　单源最短路径

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-01-11
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dwc2126

  1. 算法设计与分析导论R.C.T.Lee等著中文版

  2. 前言 第1章　绪论 第2章　算法复杂度与问题的下界 2.1　算法的时间复杂度 2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析 2.3　问题的下界 2.4　排序的最坏情况下界 2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法 2.6　排序的平均情况下界 2.7　通过神谕改进下界 2.8　通过问题转换求下界 2.9　注释与参考 2.10　进一步的阅读资料 习题 第3章　贪心法 3.1　生成最小生成树的Kruka1算法 3.2　生成最小生成树的Prim算法 3.3　单源最短路径问题 3.4　二路归并问题 3.5　

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-02-25
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：opzhuyi

  1. 基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf

  2. 基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf 摘　要: 　为求解大规模TSP 问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型 ,和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法 . TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比,PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显. TMSM很好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 通信与网络中的Hopfield网络求解TSP两种改进算法的仿真研究

  2. 1 引言 　　用Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)，给组合优化完备性问题的求解提供新的方法。但该算法会经常生成无效解，因此需进一步改进。有学者通过TSP网络的动态分析修正TSP的能量函数，从而获得有效解，但其能量函数的表达式过于复杂。有人简化该能量函数，进一步提出改进算法。这里拟对典型的两种改进算法进行仿真分析。 　　2 HopfieId网络的能量函数 　　为将TSP问题映射成神经网络的动态过程，Hopfield采取置换矩阵的表示方法，用N×N个神经元组成Hopfield人工

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_38696590

  1. C++快速随机数生成器

  2. 问题： 　　在计算旅行商问题中的欧几里得距离时，我试图使用 3-opt 算法来交换某些节点；因为大多情况下我有大约超过500个节点，我需要随机地选择至少1/3的节点进行交换。 　　所以我需要一个快速产生随机数的函数（标准函数rand()太慢了）。不需要多么巧妙，差不多行了。 　　注：忘了说，我无法使用除了标准库（比如 STL，iostream 等）以外的库，所以 boost 库也不行。 　　AndyV 的佳答案： 　　其他人的答案提到了 Marsaglia 的 Xorshift 算法（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38625192