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搜索资源列表

  1. mmas解决tsp问题的c++程序

  2. 瑞士人工智能研究所一个人写的mmas解决tsp问题的c++程序，貌似挺难找的一个资源

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-11-18
    • 文件大小：318464
    • 提供者：ameliechi

  1. 基于MMAS的TSP问题求解

  2. 基于最大最小蚂蚁系统（MMAS）的旅行商（TSP）问题求解

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2009-12-08
    • 文件大小：55296
    • 提供者：hongxinjie

  1. 蚁群算法MMAS，应用于TSP问题，C语言编写，VC++6.0 运行环境

  2. 在最大最小蚂蚁的基础上，加上动态信息素分配的规则，构成动态蚁群算法。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-04-21
    • 文件大小：904192
    • 提供者：programdownload

  1. ACS

  2. This is a program that mixed ACS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-04-13
    • 文件大小：27648
    • 提供者：yegoo

  1. matlab_vrp

  2. 运用最大最小蚁群改进的物流优化 基本上实现了所有功能

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2012-11-16
    • 文件大小：6144
    • 提供者：ledkimi

  1. 硕士学位论文

  2. 自己机器人路径规划方面的论文，完整的硕士论文目录部分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-20
    • 文件大小：81920
    • 提供者：dearwind153

  1. 蚁群算法实验室2.0 alpha

  2. 蚁群算法实验室2.0 这个新版本与以前1.0版的那个相比，有了很大的区别： （1）考虑到通用性，将问题的解编码为十进制数字串，可以很方便的用于求解工程中经常遇到的一些连续变量优化问题。 （2）将算法中的各种算子都移到DLL中，这样会对计算速度有一点影响（很多变量都用了指针，要读一次内存），但是这个是用VC写的，相比用VB来写的话速度肯定要快不少。这样讲各种操作放到DLL中使用统一的接口，极大的方便了算法的扩展和定制。 （3）可以通过图形界面（还不完善）或者脚本文件来定制蚁群算法，也就是说，可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2006-11-07
    • 文件大小：149504
    • 提供者：arrowcy

  1. 最大最小蚁群算法求解旅行商最优路径问题

  2. 用C++实现最大最小蚁群算法求解旅行商最优路径问题。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-07-02
    • 文件大小：6144
    • 提供者：wuqingshan2010

  1. 基于MMAS-BP神经网络的粉煤灰膏体管道输送水力坡度预测

  2. 水力坡度是粉煤灰膏体井下处理系统设计的重要参数,决定着能耗大小和运行成本。为掌握水力坡度的精确结果,将最大最小蚁群算法(MMAS)和BP神经网络结合应用于水力坡度的预测中,建立了水力坡度预测模型。经实践应用表明,该预测模型具有最大最小蚁群算法的快速收敛和全局性,又具有BP神经网络强大的映照效果,预测结果完全满足实际应用需要。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：223232
    • 提供者：weixin_38705558

  1. 考虑可靠性指标的配电网规划算法的研究

  2. 考虑可靠性指标的配电网规划算法的研究，郑伟，刘瑞叶 ，针对传统的蚁群算法（ACA）在解决配电网规划时，容易出现早熟和停滞现象，本文采用遗传算法（GA）和MMAS算法对其改进。该方法前过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_38655780

  1. 蚁群算法在井下搜救机器人控制中的应用

  2. 通过对蚁群算法原理的分析及机器人路径规划的研究,在MMAS的基础上,引入节点活跃度的蚁群算法,对基于栅格法的机器人路径搜索收敛性进行了数值模拟研究,结果表明,在改进的蚁群算法控制下,收敛速度较快且全局稳定性较高。完成了机器人分级控制系统的硬件设计与软件设计,通过实验测试,验证了控制系统在复杂环境下的高效寻迹能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：601088
    • 提供者：weixin_38628626

  1. 机器人救援的目标吸引动态路径规划蚁群算法

  2. 地震发生后城市的道路状况未知而且复杂多变,因此,在震后机器人救援中,如何快速地找到最短路径以拯救更多的伤员,成为研究的热点问题。提出一种目标吸引的动态路径规划蚁群算法,在动态变化的震后救援环境中找到最短路径,减少救援时间。利用原有城市交通地图的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在复杂动态环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更近邻节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。通过与MMAS算法进行仿真实验对比,验证了提出的算法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的动态性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：991232
    • 提供者：weixin_38726193