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Ant-Colony-Optimization:我领导的一个项目旨在设计和测试关于旅行商问题的蚁群优化方法。 我设计并编码了所有...
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2021-06-08
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蚁群优化 我领导的一个项目旨在设计和测试关于旅行商问题的蚁群优化方法。 我设计并编码了所有类和对象(除了在单独方法中使用的 Ant 类)和 ElitistAnt 算法。 其他团队成员实现了文件读取、命令行读取和蚁群系统算法。 ACO 类的最终版本包含一个用于运行多天测试的脚本。 我已经注释掉了这段代码,并包含了一个允许用户在命令行上运行算法的早期版本。 运行我的 ElitistAnt 算法的参数如下: 文件名(我推荐 eil51.tsp 或 eil101.tsp) 算法(e 代表我的 ElitistAnt 算法) 蚂蚁(蚂蚁数量) 迭代次数(迭代次数) Alpha(信息素成分的影响程度。推荐= 1.0) Beta(精英成分的影响程度。推荐= 2 - 5) Roh(信息素蒸发因子。推荐= 0.1) 精英(精英因素。推荐=蚂蚁数量) 最优(问题的已知最优。对于 eil51.t
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Ant-Colony-Optimization-master.zip (32个子文件)
Ant-Colony-Optimization-master
Path.java 2KB
Ant.java 2KB
eil101.tsp 1KB
Tour.java 2KB
ACO.java 12KB
ACO Test Structure - reduced.xlsx 37KB
ElitistAnt.class 5KB
ElitistAnt.java 11KB
resultsElitism.csv 147B
Experiments.xlsm 41KB
Test Problems
4,000 range
fnl4461.tsp 96KB
>100 cities
pr76.tsp 1KB
eil76.tsp 801B
berlin52.tsp 916B
st70.tsp 734B
rat99.tsp 1KB
2,000 range
pr2392.tsp 67KB
u2319.tsp 65KB
u2152.tsp 60KB
d2103.tsp 59KB
5,000 range
rl5915.tsp 167KB
rl5934.tsp 167KB
3,000 range
fl3795.tsp 107KB
pcb3038.tsp 85KB
City.class 477B
README.md 2KB
Tour.class 1KB
City.java 1KB
ACO.class 3KB
Path.class 1KB
ACS.java 12KB
eil51.tsp 579B
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柠小檬的雷诺
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