计算智能遗传算法实现旅行商问题,用初始化,交叉,变异,轮赌算法实现
2022-05-06 08:55:36 76KB 遗传算法 旅行商 轮赌
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基于蚁群算法(ACO)求解一般旅行商问题,使用matlab来实现算法。具有普适性。
2022-05-05 01:45:19 5KB 蚁群算法 TSP
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matlab11 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
2022-05-04 21:27:08 2KB
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【TSP问题】基于人工蜂群算法求解旅行商问题含Matlab源码
2022-05-04 09:53:41 809KB
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用于验证算法的有效性
2022-05-03 12:06:24 1010KB matlab 智能算法 实验仿真 python
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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、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。
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代码在Visual Studio2010上编译通过,运行方法直接将附带的51个城市数据复制进入控制台即可运行出结果。
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【TSP问题】基于遗传算法求解13城市旅行商问题Matlab源码.zip
2022-04-11 16:01:12 676KB 简介
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【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题matlab源码.zip
2022-04-11 15:43:39 807KB 简介
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