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TSP问题的一种改进蚁群优化算法
TSP问题的一种改进蚁群优化算法
tsp
蚁群算法
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TSP问题的一种改进蚁群优化算法 TSP问题的一种改进蚁群优化算法
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Python库 | scikit-opt-0.5.4.tar.gz
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python的第三方遗传算法库Geatpy,内置demo和说明文档都很详细
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基于蚁群算法的TSP优化方案
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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 ...基于协同工作方式的一种蚁群布线系统
改进蚁群算法.zip
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matlab学习资源,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免...
scikit-learn的参数优化工具Hyperopt-sklearn.zip
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Hyperopt-sklearn是基于scikit-learn项目的一个子集,其全称是:Hyper-parameter optimization for scikit-learn,即针对scikit-learn项目的超级参数优化工具。由于scikit-learn是基于Python的机器学习开源框架,因此Hyperopt-sklearn也基于Python语言。Hyperopt-sklearn的文档称
scikit-opt-master_it_amountzpk_启发式优化算法_
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Scikit-Optimize
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各种智能算法的python例程,可以正常运行
TSP.rar_tsp 蚁群算法_基本蚁群算法_改进_蚁群算法 tsp_蚁群算法 函数
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基本蚁群算法求解TSP,还有一种改进的最大最小蚁群算法求解,包括绘图函数
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针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间...
基于蚁群优化算法的TSP商旅优化问题,输出动态路线规划过程和收敛过程。对比了传统蚁群,精英蚂蚁系统,基于排序的蚂蚁系统
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基于蚁群优化算法的TSP商旅优化问题,输出动态路线规划过程和收敛过程。对比了传统蚁群,精英蚂蚁系统,基于排序的蚂蚁系统三种蚁群算法。
对于蚁群优化算法的研究.zip_tsp_示例_蚁群优化_蚁群算法原理
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解决tsp问题中的一种策略——蚁群算法,含蚁群算法过程,原理,及程序范例。
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蚁群算法求解旅行商问题 ...在蚁群算法研究中,第一个蚁群算法,蚂蚁系统,就是在TSP问题的基础上提出来的。而后,依据TSP问题,又提出了蚁群算法系列中具有代表性的蚁群系统,最大一最小蚂蚁系统。
一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究
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我们最近在做的一个项目就应用了这种改进的蚁群算法,对我们解决VRP和TSP问题很有用!
使用遗传算法和蚁群算法解决TSP问题 vc源程序
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数字3对应为蚁群算法,数字2也对应蚁群算法是对前一算法的简化尝试。 数字1对应为遗传算法,采用了8种演化方式,三种杂交,5种变异,是否采用哪一种方式,主要由这种方式带来的突破数决定,突破数越大,采用该方法...
蚁群算法的函数优化matlab
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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...
论文研究-求解复杂TSP问题的随机扰动蚁群算法.pdf
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针对基本蚁群算法 ,设计出一种新颖的随机扰动蚁群算法 ,并将其应用于求解复杂 TSP问题 .该算法包含了两个重要方面 :一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子 ;二是设计...
基于Spark的蚁群优化算法
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为应对大数据时代中组合优化问题的求解,基于云计算框架Spark,借助其基于内存、分布式的特定,提出一种并行蚁群优化算法。其思路是通过将蚂蚁构造为弹性分布式数据集,由此给出相应的一系列转换算子,实现了蚂蚁构造解...
蚁群算法的Matlab实现
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一种求解TSP的混合蚁群算法,刘建芳,杨军,文章在蚁群系统的基础上提出了一种融入遗传算法的混合蚁群算法。为了区分两城市之间的距离长短对后来的蚂蚁选择该路径的贡献程度
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蚁群优化算法ACO(Ant ...随着算法的发展,学者们在基本蚁群算法基础上提出了诸多改进策略﹐有效提高了算法的求解性能﹐并逐渐将其扩展应用于诸如作业调度﹑路径规划﹑数据挖掘等多个领域,取得了丰富的研究成果[3]。
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Qt 5实现串口调试助手 (源工程文件、0积分下载)
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基于Qt 5实现串口调试助手,程序仅供参考,修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题,新增了窗口自适应(ui文件设置栅格),文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
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SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
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