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蚁群算法解决背包问题matlab 评分:

matlab蚁群算法解决背包问题,c代码步骤编写,目标函数为价值比
2018-04-02 上传大小:2KB
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中途相遇法 解决 超大背包问题 pack
关于NSGA2的使用---涉及到多目标01背包问题
基因算法解析、设计,以解决背包问题和旅行商问题为例
基于蚁群算法的多选择背包问题求解
c++解决多属性背包问题
PSO多目标优化,背包问题

PSO多目标优化解决经典背包问题代码,可直接运行修改,详细注释,解决Pareto类问题

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分组背包问题Matlab实现——之基本背包问题
蚁群算法解决01背包问题

用matlab编写的运用蚁群算法解决01背包问题,经测试,可用

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禁忌搜索算法解决0-1背包问题 matlab

应用了禁忌搜索算法解决0-1背包问题!matlab实现

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基于蚁群算法的多目标优化问题

多目标优化,提出基于蚁群算法的理念,使用求解多目标问题

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使用C++解决典型的背包问题

背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。

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matlab粒子群解决背包问题

使用matlab软件,解决背包问题,粒子群算法求取最优解

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蚁群算法解决vrp问题

内含蚁群算法解决vrp问题的代码和数据,可以直接运行。

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多目标优化问题的蚁群算法研究

比较详细的介绍了,蚁群算法如何用来求解多目标优化问题

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蚁群算法解决TSP问题MATLAB程序

压缩包内含有蚁群算法解决TSP问题的MATLAB源程序,代码有详细注释,还有一个TXT文档,文档中包含全国近60个城市的地理坐标,前34个为直辖市,省会及港澳城市,下载解压后直接用MATLAB运行即可

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背包问题遗传算法matlab源程序代码

部分代码: function Population1=GA_tubian(Population,pe_tubian) %遗传算法突变算子 %pe为突变概率 Population1=Population; n=length(Population(:,1)); m=length(Population(1,:)); for i=1:n for j=1:m test=rand; if test<pe_tubian Population1(i,j)=1-Popula

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基于matlab蚁群算法解决旅行商问题

此程序为经典的蚁群算法解决旅行商问题,蚁群算法包括信息素更新,蚂蚁数目,最大迭代次数等

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蚁群算法的函数优化matlab

蚁群算法ACO是一种新型的模拟进化算法,该算法采用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻有能力来解决一些离散系统优化中的困难问题。应经用该方法求解了旅行商问题(TSP问题)、指派问题、调度问题等,取得了一系列较好的实验结果。

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蚁群算法解决 TSP问题 matlab 2017a 编程

包含 解决TSP 问题的蚁群算法 代码, matlab 2017a 环境下 完美运行 注释比较详细。容易上手 是matlab 入门 以及蚁群算法学的帮手

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蚁群算法求解最短路径问题MATLAB代码

基本的matlab蚁群算法求解最短路径问题,里面另附有初始数据

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