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搜索资源列表

  1. 求解TSP的delphi程序

  2. 启发式搜索，解决TSP问题，相当不错，程序和可执行文件都有，不妨一看一学习。

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：23552
    • 提供者：liangjiang0012

  1. 遗传算法解决中国旅行商问题（45个城市）

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wujiaxu

  1. 如何求解问题-现代启发式方法（中文）

  2. 《如何求解问题－现代启发式方法》 这本书太好了，它囊括了众多经典算法，贪婪法，局部搜索法，A*算法，分支定界法，模拟退火法，遗传算法。全书以TSP,NLP,SAT问题为线索。更重要的是全书并非简单的介绍各种算法，而是力求使读者明白，一切从实际出发，从不同问题中寻求启发。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：kwenge

  1. 分支定界求解TSP问题

  2. 支限界法类又称为剪枝限界法或分支定界法，它类似于回溯法，也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。它与回溯法有两点不同：①回溯法只通过约束条件剪去非可行解，而分支限界法不仅通过约束条件，而且通过目标函数的限界来减少无效搜索，也就是剪掉了某些不包含最优解的可行解。②在解空间树上的搜索方式也不相同。回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。分支限界法的搜索策略是：在扩展结点处，先生成其所有的儿子结点（分支），然后再从当前的活结点表中选择下一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：db10jiao

  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. 自动排课系统 V1.1（源码）

  2. 这是一个中小学排课系统，采用模拟退火算法框架实现，排课效果好，速度快， C＃实现，在vs.net 2005编译通过。 模拟退火算法 　　模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-01-17
    • 文件大小：238592
    • 提供者：wfoegl

  1. 现代优化算法pdf资料

  2. 现代优化算法是80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索（tabu search），模拟退火（simulated annealing），遗传算法（genetic algorithms），人工神经网 络（neural networks）。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前，这些算法在理论 和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目 标－求NP-hard 组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标，但NP-hard 理论限制它 们只能以启发式的算法去求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-05
    • 文件大小：264192
    • 提供者：fallen_cliff

  1. 中山大学人工智能常用实验

  2. 下面是实验内容描述,具体详情可以下下来看 实验一:聪明的打字员 实验二:马周游问题-启发式搜索 实验三:alphabeta剪枝-三子棋 实验四:遗传算法 实验五:蚁群算法-TSP旅行商问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：zhangyifan1118

  1. 数学建模 现代算法 人工神经网络 模拟退火 遗传算法 禁忌搜索

  2. 现代算法是80年代初兴起的启发式算法，这些算法包括禁忌算法，模拟退火，遗传算法，人工神经网络。他们有一个共同的目标----求NP-hard组合优化问题，such as TSP,QAP,JSP等问题的效果很好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-28
    • 文件大小：264192
    • 提供者：QQ183504624com

  1. 蚁群算法的研究及其应用

  2. 本文主要讨论了基本蚁群算法的改进及其应用。在第一章里介绍了蚁群算法的思想起源及研究现状，并对本文的所做的主要工作做了总结。第二章详细的介绍了基本蚁群算法的原理及模型建立，对蚁群算法中的三个基本参数的设置进行了讨论研究，最后给出了基本蚁群算法的实现步骤。第三章讨论了基本蚁群算法的改进及其应用。文中讨论了动态自适应调整信息素的蚁群算法及其在旅行商问 题中的应用和带点交换的蚁群算法及其在对称旅行商和非对称旅行商中的应用，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：vigorliu

  1. 变邻域搜索求解TSP问题（C++代码）

  2. 变邻域搜索求解TSP问题（C++代码），很好的学习资源，注释详尽，适合初学者学习启发式算法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-07-27
    • 文件大小：13312
    • 提供者：qq_37977138

  1. 迭代局部搜索求TSP问题（c++代码）

  2. 迭代局部搜索求TSP问题（c++代码），很好的学习资源，注释详尽，适合初学者学习启发式算法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-07-27
    • 文件大小：13312
    • 提供者：qq_37977138

  1. 智能优化算法matlab实现（附有详细注释）

  2. 内含附有详细代码注释的进化算法（遗传算法、差分进化算法、免疫算法）、群智能算法（蚁群算法、粒子群算法）、禁忌搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法的MATLAB实现。以及用以上算法进行TSP问题、背包问题、函数极值问题的求解。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_39341516

  1. 旅行商问题（TSP问题）

  2. # -TSP- 本文主要是用以下方法解决旅行商问题（TSP问题） 详情见：https://blog.csdn.net/weixin_42715356/article/details/83089108 穷举策略 自顶向下的算法：深度优先搜索算法->回溯法 ：广度优先搜索算法->分支限界算法 自底向上的算法：动态规划 启发式策略 贪心算法、蚁群算法

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-10-16
    • 文件大小：693248
    • 提供者：weixin_42715356

  1. 启发式搜索tsp.zip

  2. TSP (旅行商) 问题是运筹学和最优化理论等领域的经典问题,它已证明是NP(Nondeterministic Polynomial)完全问题,到目前为止, 所有的NP完全问题都还没有多项式时间算法。TSP问题的求解算法通常分为两类:一类是精确求解;另一类是近似求解。 本实验要求采用启发式搜索算法求解TSP问题的近似解，采用C系列语言编程实现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_44144729

  1. 采用启发式搜索求解TSP问题（C语言）

  2. 采用启发式搜索求解TSP问题步骤为：首先利用最小生成树算法构造无向图 G 的TSP问题的最小生成树；然后从最小生成树开始构造闭合回路(N个城市不重复排列序列)；最后采用枚举的方法,确定从不同最小生成树开始构造的闭合回路中距离最小的一个 ,即最短城市序列 。 由于闭合回路中每个节点的度都为2 ,因此在构造闭合回路时需要处理最小生成树中度不等于2的节点。处理时,第一步是通过删除边的方法降低最小生成树中度大于2的节点的度 ,保证每个节点的度都不大2。删除边时,首先选择与待处理节点(度大于2的节点)

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：abc2779845

  1. TS启发式进化算法的新量子旋转角

  2. 本文对量子旋转门进行了改进，这是传统量子进化算法在种群更新中的主要操作。 定义了新的旋转角度，以防止算法在中期和后期容易陷入局部最佳状态。 根据TSP的特点，提出了一种改进的量子旋转门，根据进化代数和对旋转角度的自适应动态调整值的适应程度，来自适应地调整旋转角度，从而得到了更好的全局搜索功能。 同时，为了防止概率幅值D和E的过大化成为局部最优算法，本文在旋转概率幅值上采用H＃门进行校正处理。 对比实验结果表明，与传统的量子进化算法相比，该算法在解决TSP问题上的稳定性和准确性得到了极大的提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：423936
    • 提供者：weixin_38632797

  1. 基于局部搜索机制快速求解TSP问题的自适应遗传算法

  2. 提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法。基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38688352

  1. 进化元狂：进化算法和元启发式项目-源码

  2. Aem 使用元启发式算法和进化算法解决修正的TSP问题。 实施的： 最近邻居启发式 贪婪循环 后悔启发式 本地搜索：最陡峭，最贪婪，有候选举动 扰动迭代本地搜索 多次启动本地搜索 混合进化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134769

  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
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