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搜索资源列表

  1. 蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究

  2. 遗传算法蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-05
    • 文件大小：44032
    • 提供者：vicki337

  1. 数模资料包括遗传算法，TSP等

  2. 人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发 现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启 发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算 法在求解一系列困难的组合优化问题上取得 成效，成为解决TSP，VRP，QAP，JSP 等典型问 题的一种新型的强有力算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-23
    • 文件大小：193536
    • 提供者：h99389115

  1. matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS

  2. matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。 如果有宝贵经验希望能交流一下，谢谢，呵呵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-12
    • 文件大小：14336
    • 提供者：ken1983414

  1. 遗传算法MATLAB代码

  2. TSP问题的蚁群算法代码，很有借鉴价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：quincy_wanqin

  1. 使用遗传算法和蚁群算法解决TSP问题 vc源程序

  2. 程序说明： 本程序尝试了三种方式来解TSP问题 数字3对应为蚁群算法，数字2也对应蚁群算法是对前一算法的简化尝试。 数字1对应为遗传算法，采用了8种演化方式，三种杂交，5种变异，是否采用哪一种方式，主要由这种方式带来的突破数决定，突破数越大，采用该方法的概率越大。第8种演化方式MUT_TM模板变异，是从蚁群算法修改而来。选择方式基于轮盘赌。 注意是VS2008的项目，vc6的项目文件是旧版本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：366592
    • 提供者：bottlebox

  1. 蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究.pdf

  2. 蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究.pdf

  3. 所属分类：其它

  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. tsp问题的遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法程序

  2. 该资源中包含遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法的程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-29
    • 文件大小：9216
    • 提供者：lwy170209

  1. matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS

  2. matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。 如果有宝贵经验希望能交流一下，谢谢，呵呵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-07
    • 文件大小：14336
    • 提供者：aspireto

  1. 蚁群优化算法

  2. 20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-08
    • 文件大小：935936
    • 提供者：yyl798310473

  1. 蚁群算法详细资料

  2. 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

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：kolchakzy

  1. 蚁群算法和遗传算法TSP

  2. 蚁群算法和遗传算法解决TSP问题。我自己加了注释，很详细的。对于初步学习很有帮助 再一次强调，遗传算法和蚁群算法。很给力的。 我自己就是通过这几个程序一点一点学会的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-25
    • 文件大小：17408
    • 提供者：zidonghuafc

  1. 蚁群算法与遗传算法解决TSP问题

  2. 蚁群算法与遗传算法解决TSP问题，并且附有相应的程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lyf930729

  1. 蚁群算法实现TSP

  2. 旅行商问题大都是用遗传算法求解，不过蚁群算法比它高效得多，在百度的蚁群算法吧里有人发了个注释清晰的代码，有兴趣的可以去研究一下蚁群算法和模拟退火算法，这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退火算法，博客园里的某位牛人很清楚地介绍了，发个链接吧

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-03-10
    • 文件大小：35840
    • 提供者：wjadcb

  1. 运筹学中的tsp问题，利用蚁群算法，遗传算法等解决

  2. 运筹学中的tsp问题，利用蚁群算法，遗传算法,hopfield神经网络， lingo软件等五种方案解决

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-04-24
    • 文件大小：9216
    • 提供者：u011329536

  1. 粒子群算法与蚁群算法混合解决旅行商问题

  2. 粒子群算法和蚁群算法优化路径问题程序源代码---以旅行商问题（TSP）为例 代码用MATLAB编写，两种算法分开编写，读者可以混合编写！

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：11264
    • 提供者：csefrfvdv

  1. 一种求解TSP的混合蚁群算法

  2. 一种求解TSP的混合蚁群算法，刘建芳，杨军，文章在蚁群系统的基础上提出了一种融入遗传算法的混合蚁群算法。为了区分两城市之间的距离长短对后来的蚂蚁选择该路径的贡献程度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：314368
    • 提供者：weixin_38732454

  1. scikit-opt：遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差异进化和TSP（旅行推销员）-源码

  2. Python中的群智能（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法） 文档： : 文档： : 源代码： : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本： git clone gitgithub.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1：UDF UDF （用户定义的函数）现在可用！ 例如，您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_42181693

  1. GTSP_Heuristics：使用多种基本启发式算法（模拟反相，禁忌搜索，遗传算法与蚁群算法）可以生成广义旅行商（广义TSPGTSP）问题-源码

  2. 简单说明 使用多种基本启发式算法替代广义TSP问题。 所谓广义TSP，即一些城市可能卖的是同一类商品，在买这类商品时仅走这些城市其中一个即可。 目录： 图片-只是一些结果图片 代码** extendTSP.py 用于随机生成广义TSP实例，并提供一些通用函数（如生成广义TSP实例，生成距离等） SA.py模拟退火 tabu.py禁忌搜索 Genetic.py遗传算法 ACO.py蚁群算法 依赖：matplotlib + numpy，python3 可以通过extendTSP.py中的ext

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：292864
    • 提供者：weixin_42129970

  1. 蚁群算法在求解TSP问题中的改进研究

  2. 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。

  3. 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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