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搜索资源 - 蚁群算法、旅行商问题
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遗传算法解决中国旅行商问题(45个城市)
旅行商问题( Traveling Salesman Problem , TSP) 是一个NP 完全问题, TSP 问题是组合优化领 域中的一个典型的问题. 目前求解TSP 问题的主要 方法有模拟退火算法[1 ] 、遗传算法[2 ] 、启发式搜索 法、Hopfield 神经网络算法[3 ] 、蚁群算法[4 ] 等. 文献 [ 5 ]中将是将遗传算法与蚂蚁算法的融合,采用遗传 算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势 互补,期望获得优化性能和时间性能的双赢,并对其 收敛性进行了讨论. 文中提
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-25
文件大小:5242880
提供者:
wujiaxu
数学建模方法:蚁群算法
标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-21
文件大小:25165824
提供者:
wu_wenyang
蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP 中的应用
提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法. 引入混沌扰动来增加抗体种群的 多样性, 以提高蚁群算法的搜索能力; 利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作, 增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数, 实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用, 加快了收敛速度, 克服了抗体种群“早熟”问题, 提高了求解精度. 仿真实验结果表明, 该算法具有可靠的全局收敛性, 较快的收敛速度.
所属分类:
其它
发布日期:2010-06-20
文件大小:246784
提供者:
xiaohua0227
蚁群算法基本实现
自仿生学创立以来,科学家们就根据生物进化的机理先后提出了多种适合于现实世界中复杂问题优化 的模拟进化算法,如:模拟退火算法(SA)、进化算法(EA)、进化规划(EP)、禁忌搜索算法(TS)、蚁群算法 (ACA)等.蚁群算法(ant colony algorithm,简称ACA)是2O世纪9O年代由意大利学者M.Dorigo等人[1圳 首先提出来的一种新型的模拟进化算法.它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径.用蚁群算法求 解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等,
所属分类:
C++
发布日期:2011-10-19
文件大小:7168
提供者:
wanglikai91
蚁群算法解决旅行商问题
蚁群算法解决旅行商问题,可靠的运行程序,只要输入各城市的地理位置,则可快速地搜索出一条最短路径。
所属分类:
其它
发布日期:2012-03-13
文件大小:3072
提供者:
chudian9ban
蚁群算法及其改进策略
详细代码和改进方法 蚁群算法是一种基于种群的启发式搜索算法 。蚁群算法广泛应用于路由类问题(旅行商)、分配类问题、调度类问题、子集类问题、机器学习类问题等。多为NP难题
所属分类:
C/C++
发布日期:2013-01-20
文件大小:1048576
提供者:
xiaoxiaoyiyatou
蚁群算法求解旅行商问题源程序
该程序是用蚁群算法求解了旅行商问题,对人工智能算法的理解有很大帮助,程序完整清晰,还附有详细的实验报告、测试数据及可执行程序
所属分类:
其它
发布日期:2013-05-28
文件大小:313344
提供者:
melonlds
蚁群算法的理论及其应用
本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法!蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的。它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,如TSP,QAP,JSP 等效果较好。
所属分类:
其它
发布日期:2008-10-05
文件大小:309248
提供者:
vigorliu
蚁群算法详细资料
包括: 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合行为蚁群算法的
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-04-25
文件大小:25165824
提供者:
kolchakzy
蚁群算法求解TSP最短路径规划
旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例,由于数学家已证明TSP问题是NP难题,因此,VRP也属于NP难题。旅行商问题(TSP)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-09-25
文件大小:3072
提供者:
peiwang245
蚁群算法求解旅行商问题
使用蚁群算法在matlab软件平台上编译关于旅行商问题的程序、并得到最终的优化结果
所属分类:
其它
发布日期:2017-11-24
文件大小:38912
提供者:
weixin_39498249
蚁群算法源代码,主要是蚁群算法用于旅行商问题时的主程序
蚁群算法最初应用于旅行商问题,现在已经渗透到其他应用领域中,如图着色问题、大规模继承电路设计、通信网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。
所属分类:
其它
发布日期:2009-04-10
文件大小:5120
提供者:
ghllfl
求解TSP问题的蚁群算法MATLAB代码
求解经典TSP问题的蚁群算法MATLAB程序实现 旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例,由于数学家已证明TSP问题是NP难题,因此,VRP也属于NP难题。旅行商问题(TSP)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。——旅行商问题百科
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-06-12
文件大小:7168
提供者:
qq_42439565
蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化
蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化,结合具体的案例给出了程序分析
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2018-01-18
文件大小:3072
提供者:
qq_31064283
蚁群优化算法求解TSP问题.zip
蚁群优化算法求解旅行商问题。内有代码有报告 1、理解蚁群优化算法的思想。 2、利用 Matlab 实现蚁群优化算法求解 TSP 问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 二、实验要求 1、打印程序清单。 2、绘制算法求解过程图。 3、记录多次运行算法的最优解。 4、比较算法在不同参数设置下的性能区别。 5、简要回答思考题。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-03-19
文件大小:266240
提供者:
weixin_42353399
matlab蚁群算法(各种经典蚁群算法for TSP).rar
使用蚁群算法求解TSP旅行商问题,精华蚂蚁,最大最小蚂蚁系统,基于最近邻最大最小蚂蚁系统,排序蚂蚁系统-RAS、自适应蚁群算法-自适应挥发系数
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-06-18
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42326997
旅行商问题的三种求解方法
使用连续型 Hopfiled 神经网络、蚁群算法、遗传算法,编程求解 TSP 问题。包含实验报告和源代码,可运行,IDE为NetBeans8.0
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-06-28
文件大小:3145728
提供者:
daicy_wang
ACO蚁群优化算法求解TSP旅行商问题(C++仅main.cpp文件共300行代码)
求解旅行商问题的蚁群优化算法,包含路径的构造、轮盘赌法进行城市的选择、信息素的更新等函数,仅300行代码一个main.cpp即可实现全部功能,程序运行后会输出城市坐标、距离矩阵、迭代后的最优路径及最短路径长度。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-10-12
文件大小:2097152
提供者:
jing_zhong
蚁群算法路径规划.rar
蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法,因此一般而言,蚁群算法用来解决最短路径问题,并真的在旅行商问题(TSP,一个寻找最短路径的问题)上取得了比较好的成效。目前,也已渐渐应用到其他领域中去,在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2021-02-10
文件大小:4096
提供者:
hsshshs
蚁群算法在求解TSP问题中的改进研究
针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下,其搜索时间大大缩短,并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中,和基本蚁群算法、遗传算法相比较,其具有以下优点:较好的搜索最优解的能力;对新解不会过早的终止;探索新解的能力进一步增强。因此,改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-28
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38587705
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