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旅行商问题
(TSP)测试样例
旅行商问题
(TSP)的测试样例。城市的表示方法包括邻接矩阵表示和坐标点表示这两种。
2021-11-18 17:24:27
27KB
蚁群
动态规划
算法
旅行商
1
利用Copula函数估计概率模型并采样的分布估计算法
将Copula 理论引入分布估计算法的研究中, 并在估计概率模型时分两个步骤进行: 1) 估计各变量的边缘分 布函数; 2) 构造经验Copula 函数或正态Copula 函数. 根据Copula 函数和各边缘分布进行采样, 在简化估计模型运算 复杂度的同时, 充分反映了变量之间的关系. 仿真实验验证了该算法的可行性和有效性..
2021-11-17 14:41:27
193KB
进化计算 分布估计算法 Copula函数
1
tsp-ga:
旅行商问题
求解器 - 遗传算法-源码
茶匙
旅行商问题
求解器 - 遗传算法 city.js 文件包含所有城市的 x 和 y 坐标(如果需要可以更改)。 下一代按钮将运行算法 150 次并打印所有数据。 为获得最佳观看效果,请使用 1920x1080 显示器。
2021-11-16 10:33:28
1.06MB
JavaScript
1
【TSP】基于matlab自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解
旅行商问题
【含Matlab源码 1513期】.zip
【TSP】基于matlab自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解
旅行商问题
【含Matlab源码 1513期】.zip
2021-11-14 21:02:52
17KB
stock-evaluation:汇编技术分析工具(EMA,布林带),基础分析,机器学习模型(LSTM,随机森林,ARIMA),传统的股票预测工具(蒙特卡洛),情绪分析(NLP)以及投资
组合优化
,目的是对被分析股票的未来价格走势提供更好的理解,并提出最佳资产配置-源码
股票评估工具 此回购包含一组工具,投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票,而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势,并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。 这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内,是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。 此仓库中包含的工具集可分为: 工具-EMA信号,布林带。 -通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。 -ARIMA随机森林。 -随机森林。 模型-LSTM。 模型-蒙特卡洛模拟。 -NLP情感分析。 模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。 我相信,通过将上述分析工具一起使用,就可以对未来的股价做出正确的预测。 如何使用储存库 没有预定义的方式来使用存储库中包
2021-11-13 17:34:42
4.79MB
sentiment-analysis
random-forest
lstm
monte-carlo-simulation
1
【TSP】基于matlab禁忌搜索求解
旅行商问题
【含Matlab源码 447期】.zip
完整代码,可直接运行
2021-11-12 09:04:27
51KB
matlab
TSP
【TSP】基于matlab禁忌搜索算法求解31城市
旅行商问题
【含Matlab源码 1143期】.zip
完整代码,可直接运行
2021-11-12 09:04:27
32KB
matlab
TSP
【TSP】基于matlab自重启伪遗传改良算法求解
旅行商问题
【含Matlab源码 1510期】.zip
【TSP】基于matlab自重启伪遗传改良算法求解
旅行商问题
【含Matlab源码 1510期】.zip
2021-11-12 09:04:25
86KB
【TSP】基于matlab模拟退火算法求解34城市
旅行商问题
【含Matlab源码 882期】.zip
完整代码,可直接运行
2021-11-11 21:03:15
897KB
matlab
TSP
强化学习的神经
组合优化
.zip
强化学习的神经
组合优化
https://blog.csdn.net/qq_36631076/article/details/121263869
2021-11-11 17:01:25
1MB
论文
强化学习
组合优化
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