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遗传算法求解
旅行商问题
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(TSP) 通过matlab编程求解
旅行商问题
(TSP)
2024-01-13 18:49:01
3KB
matlab
旅行商问题
TSP
1
uc_matlab电力_机组
组合优化
、MATLAB_UC机组组合_机组问题_matlab_
适用于电力系统机组
组合优化
问题,包含MATLAB源程序代码
2024-01-12 16:42:32
2KB
matlab
运筹优化算法包easyopt
封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等];
旅行商问题
TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法];车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]
2023-12-27 15:35:35
14.03MB
车间调度
车辆路径问题
旅行商问题
智能算法
1
c# 动态规划求解
旅行商问题
1.NET下可以直接运行 2.关键代码有非常详尽的解释 3.算法代码非常简洁
2023-12-22 05:05:18
27KB
动态规划
1
电力系统机组
组合优化
与潮流matlab
以IEEE-30节点系统(6个发电机)为例,在满足各项约束的条件下,以经济性最优最小化成本为目标函数,求解系统内机组的组合结果,包括机组启停计划、各时段最优出力,以及内含的各时段的直流潮流
2023-11-22 11:12:26
313KB
matlab
成本优化
IEEE30
毕业设计
1
论文研究-来自大自然的寻优策略:像蝙蝠一样感知.pdf
蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食猎物行为的启发, 并将多智能体系统与进化机制相结合发展而来的优化方法。作为一种新颖的仿生
群体智能
优化算法, 分析了蝙蝠算法的仿生原理、优化机理及特点, 对算法优化过程进行了定义。通过标准算例对蝙蝠算法在连续空间和离散空间的优化性能进行了仿真测试, 结果表明该算法在函数优化和
组合优化
方面应用的可行性和有效性, 具有良好的应用前景。
2023-05-29 14:59:21
1.51MB
蝙蝠算法
优化机理
函数优化
组合优化
仿真测试
1
matlab广度优先算法代码-reverse-cuthill-mckee:
组合优化
:反向CuthillMckee排序算法(RCM)
matlab广度优先算法代码反向剪麦奇
组合优化
:反向Cuthill Mckee排序算法(RCM) RCM算法 这是用于反向Cuthill Mckee排序算法(RCM)的Matlab代码。 RCM是一种将具有对称稀疏模式的稀疏矩阵置换为带宽小的带矩阵形式的算法。 实际上,与应用高斯消除法的CM命令相比,这通常导致较少的填充。 它从外围节点开始,然后生成级别,直到所有节点耗尽为止。 这些节点以递增的顺序列出。 最后一个细节是广度优先搜索算法的唯一区别。 语境 Cuthill-McKee算法是常用的最重要的重排序技术之一。 该算法是“广度优先搜索”算法的变体。 后者是EFMoore在1950年代中的n年创建的一种参考算法,用于使用the来迭代扫描图形。 Cuthill-Mckee算法基于Elizabeth Cuthill和J. McKee在1969年的贡献。其主要目的是通过对相关图的顶点进行重新编号来减少空心对称矩阵的带宽(即,两个相邻顶点之间的距离)。 。 输入和输出 perm : the output permutation vector A : the initial matrix
2023-05-23 16:32:46
19KB
系统开源
1
基于MATLAB蚁群优化算法求解容量限制的
旅行商问题
构建容量受限的
旅行商问题
模型,加入容量约束,采用蚁群算法优化,matlab实现!
2023-05-10 19:52:13
10KB
蚁群算法
容量限制旅行商问题
1
用量子蚁群算法求解大规模
旅行商问题
(2012年)
针对
旅行商问题
(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。
2023-04-30 18:35:15
735KB
工程技术
论文
1
论文研究-分工合作的加权蚁群算法.pdf
针对蚁群算法搜索时间长、易于陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进算法——分工合作的加权蚁群算法。此算法采取分工合作的方式,在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值,并运用遗传算法中排序的概念对信息素更新机制进行排序加权,此外对信息素上限加以限制。最后以TSP为例,验证了此改进算法不但在收敛速度上有了大幅度提高,而且有效避免了易于陷入局部最优解的缺点,从而证明了提出的新算法是合理有效的。
2023-03-22 11:58:42
263KB
蚁群算法
分工合作
加权
排序加权
旅行商问题
1
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