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采用蚁群算法计算货郎担通过 34 个城市一次回到原点的最短距离 可短时间解决这个 NP 难的 TSP 问题 内含运行文件生成的两张图 注释较详细

基于蚁群算法的路径规划，包括程序和文档

基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法

Introduction 复现了一些TSP问题的相关算法，对TSP数据集st70.tsp进行了测试，并对此测试数据调整了参数，开箱即用。 Algorithms 动态规划(DP) 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO) 模拟退火算法(SA) 蚁群算法(ACO) 自适应神经网络(SOM) 禁忌搜索算法(TS) 指针网络(Pointer-network)[pytorch版本复现] Tips 遗传算法核心要素：父代集合的数量，选择两个父代个体的方式，交叉操作、变异操作 粒子群算法核心要素：个体当前最优与粒子群群体当前最优，生成新个体的时候与这两个最优解都会发生交叉 模拟退火算法核心要素：跳出最优解的概率必须是会随着时间变化，降温速度，初始温度，最终温度，随机解的生成方式，随季解数量 蚁群算法核心要素：不同城市之间的概率转移矩阵不断变化（受信息素的影响），参数繁多 自适应神经网络核心

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运筹学大作业，用五种算法解决经典tsp问题，选取某地一次定向越野比赛，使用模拟退火算法，蚁群算法，遗传算法，hopfiled神经网络，和lingo来解决问题。包括源代码和课程大报告

蚁群算法在水库优化调度中的应用研究，王涛，杜红娟，本文简要分析了现行水库优化调度方法的优缺点，突出了本课题研究的必要性。在对蚁群算法基本原理进行描述的基础上重点探讨了将其

蚁群算法在水电站调度函数优化中的应用 调度函数作为一种能够明确指导水电站水库运行的技术,较常规的水库调度图能更有效地发挥水电站的运行效益。针对调度函数的编制特点及其存在的优化空间,将蚁群算法应用于水电站调度函数的优化模型中。以金沙江中游梯级水电站群为实例,针对其初始调度函数进行优化,并模拟其长系列径流的发电调度过程。计算结果表明,经过优化后的调度函数能显著提高水电站水库的运行效益,有效指导水电站水库的实际调度运行,体现了模型的实用性。

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