算法复杂度分析
算法分析
如果程序终止于NC 次循环后, 算法复杂度为：O(NC·n2·m )
第一步的复杂度为O (n2+ m)
第二步的复杂度为O (m)
第三步和第四步的复杂度为O (n2·m)
第五步的复杂度为O (n2) , 第六步的复杂度为O (n·m)
实验证明m 一般取值与n 为同一数量级
因此，整个算法的复杂度为O (NC·n3)
2022-06-10 16:54:54
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基于蚁群算法的路径规划,同时对比了遗传优化和ABC优化+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-06-06 20:53:03
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A*算法与蚁群算法解决车间调度问题-人工智能引论课程大作业完整源码、测试数据及实验报告
2022-06-06 18:46:53
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目前实现了以下算法：
模拟退火 (SA)
遗传算法 (GA)
蚁群优化 (ACO)
禁忌搜索 (TS)
进化策略 (ES)（仅限连续）
粒子群优化 (PSO)（仅限连续）
所有算法都是为了找到最小值而实现的。
2022-06-05 12:03:47
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2022-06-05 09:06:12
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2022-06-04 18:06:54
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