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  1. 旅行商问题的演化算法实现源码

  2. 旅行商问题(TSP),也称担货郎问题。最早可追溯到1759年EULER提出的骑士旅行问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的一个典型难题。应该说，TSP是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化问题，它已被证明属于NP难题。 TSP搜索空间随着城市数的增大，所有的旅程路线组合为(n-1)!/2.若用穷举搜索发对N=50的TSP问题进行求解，即使采用每秒钟计算1亿次的计算机，需要5*1048年。对于常规方法和现有的计算工具而言，存在着诸多的计算难题。而借助遗传算法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-11-08
    • 文件大小：641024
    • 提供者：zuibucheng

  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. 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. 基于混合遗传算法的TSP问题优化研究论文

  2. :为了进免陷入局部优化，提出使用混合遗传算法，即用应用模拟退火算法的Boltzmann生存方法，根据个体适应性的变异值4f和概率值exp(-4'/T)，来保持个体的多样性，阻止提前收数，用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收数速度，较好地解决了群体的多样性和收数速度的矛质.算法分析和测试表明，该改进算法是有效的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-05-01
    • 文件大小：384000
    • 提供者：myzhzygh

  1. 关于蚁群算法的各种论文

  2. 配送网络规划蚁群算法 蚁群算法的研究现状和应用及蚂蚁智能体的硬件实现.pdf 蚁群算法求解问题时易产生的误区及对策.pdf 蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.pdf 蚁群算法在啤酒发酵控制优化中的应用.pdf 用蚁群算法求解类TSP问题的研究.pdf 等等很多~~~

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于粒子群优化算法的TSP问题研究

  2. 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-31
    • 文件大小：53248
    • 提供者：u010910751

  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. 捕食搜索算法

  2. 捕食搜索算法（Predatory Search Algorithm，PSA）是由巴西学者Alexandre Linhares 在1998年提出来的一种用于解决组合优化问题的模拟动物捕食行为的空间搜索策略。Alexandre Linhares 把捕食搜索策略分别用于旅行商问题（TSP）和超大规模集成电路设计（VLSI）问题。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_21903279

  1. 智能优化算法

  2. 捕食搜索算法（Predatory Search Algorithm，PSA）是由巴西学者Alexandre Linhares 在1998年提出来的一种用于解决组合优化问题的模拟动物捕食行为的空间搜索策略。Alexandre Linhares 把捕食搜索策略分别用于旅行商问题（TSP）和超大规模集成电路设计（VLSI）问题。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sxfquqion

  1. matlab常用代码大全科研神器

  2. 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-08
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 科研常用代码（预测分类评价）

  2. matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 捕食搜索算法

  2. 捕食搜索算法（Predatory Search Algorithm，PSA）是由巴西学者Alexandre Linhares 在1998年提出来的一种用于解决组合优化问题的模拟动物捕食行为的空间搜索策略。Alexandre Linhares 把捕食搜索策略分别用于旅行商问题（TSP）和超大规模集成电路设计（VLSI）问题。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bgcoolwindchen

  1. 基于蚁群算法的旅行商问题

  2. 基于蚁群算法求解的tsp问题，将蚁群算法应用于解决优化问题的基本思路为：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多，随着时间的推进，较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高，选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。最终，整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上，此时对应的便是待优化问题的最优解。

  3. 所属分类：C/C++

  1. 模拟退火算法工具箱

  2. 模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。 模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由加温过程、等温过程、冷却过程这三部分组成。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-02-06
    • 文件大小：61440
    • 提供者：lucas__liu

  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. matlab改进的遗传算法求解路径优化问题.zip

  2. 所走路程的最短路径,其可能的路径数与城市个数成指数关系增长.目前应用遗传算法解决TSP问题,主要要解决编码问题和算子的设计问题.编码方式约束了运算空间的大小,好的编码方式可以压缩求解空间,提高运算效率.常见的编码方式有二进制编码,实值编码,自然编码等本文主要讨论**自然编码方式下算子的改进**及其MATLAB的程序实现.针对TSP问题,提出**贪婪交叉算子**和**倒位变异算子**来加快算法的收敛速度,同时又**不易陷入局部最优**,从而较好地解决了群体的多样性和收敛速度的予盾。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-18
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_46567845