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人工智能 蚁群算法求解旅行商问题 报告、代码、截图.docx
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人工智能
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人工智能 蚁群算法求解旅行商问题 报告、代码、截图.docx
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蚁群算法求解旅行商问题
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蚁群算法用于求解旅行商问题。该算法完整,可以运行。
利用蚁群算法求解旅行商TSP问题
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该文档主要介绍如何利用蚁群算法来实现旅行商(TSP)问题,代码后面有详细注解
基于matlab粒子群算法解决旅行商(TSP)问题代码
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本资源用matlab实现了粒子群算法,并解决了旅行商问题。其中给出了TSP问题最优解的路径图以及收敛次数等信息。
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定性地分析了基本粒子群算法,结合遗传算法思想,构造了3种杂交和4种变异运算法则,从而得到了12种混合粒子群算法,并采用14城市算例对其检验和分析。为进一步验证混合算法的性能,根据分析结果挑选了几种较优的混合算法用以解决中国34城市(CTSP)问题和kroC100问题,其中CTSP问题很快达到最优解,对kroC100问题该文提供的算法获得了一个比现有已知结果更好的结果。
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一种求解旅行商问题的改进蚁群算法
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介绍了一种求解旅行商问题的改进蚁群算法。
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包括了图形用户界面的 蚁群算法解决旅行商问题 语言:java 内容:附录中包括了完整代码和详细注释; 运行测试情况; 详细阐述了各段代码的输入输出数据的格式要求; 各个类的定义和功能的说明
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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
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利用MATLAB语言实现蚁群算法求解旅行商最优路径问题
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蚁群算法求解旅行商问题,蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
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针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。
改进型蚁群算法求解旅行Agent问题 (2008年)
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旅行agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,显著地降低了因蚁群算法陷入局部极小而可能导致系统出现的停滞现象。实验结果表明,改进后的蚁群算法使得移动agent能够以更优的效率和更短的时间来完成任务。
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蚁群算法简介:蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法:蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向。 当有很多蚂蚁觅食时,刚开始每个蚂蚁会随机选择一条路径,并在该路径中释放信息素,路径短的蚂蚁要比路径长的更先到达目的地,往返的频率也更快,所有该路径上的信息素更浓。信息
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当有很多蚂蚁觅食时,刚开始每个蚂蚁会随机选择一条路径,并在该路径中释放信息素,路径短的蚂蚁要比路径长的更先到达目的地,往返的频率也更快,所有该路径上的信息素更浓。信息素也会随着时间会有部分挥发。当下一代蚂蚁觅食时,下一代蚂蚁会选择信息素浓度高的路径走,而选择该路径的蚂蚁最多,又会释放更多的信息素,因此由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路
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洛尘318
2023-11-09
资源是宝藏资源,实用也是真的实用,感谢大佬分享~
m0_62710150
2023-12-13
发现一个超赞的资源,赶紧学习起来,大家一起进步,支持!
Cheng_shjie
2022-12-12
内容与描述一致,超赞的资源,值得借鉴的内容很多,支持!
oligaga
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