【优化求解】Matlab 免疫算法之物流中心选址问题.md

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1、理解免疫算法的思想。 2、利用 Matlab 实现免疫优化算法求解物流配送中心选址问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 二、实验要求 1、打印程序清单。 2、绘制算法求解过程图。 3、画出免疫算法收敛曲线及求取的物流配送中心选址方案。

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研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.

选址问题蚁群算法matlab代码人工智能-DVA340 创建存储库来存储我对老师在DVA340-Artificiell Intelligens中分配的作业的解决方案，这是Västerås的Mälardalen大学的一门课程。 作业1.背包和数独。 第1部分包含背包问题，必须使用BFS和DFS解决该问题。 这是在part1.py中执行的，时间为0.5秒。 上交代码后，由于一些小的数学错误，我获得了2.6 / 3的分数。 第2部分包含数独问题，必须使用DFS解决。 这是在part2.py中执行的，执行时间不到1秒。 输入代码后，我收到了2/2标记。 总成绩：4.6 / 5-> 5/5。 作业2。西班牙地图。 该任务包括使用两种不同的算法在西班牙的两个城市马拉加和巴利亚多利德之间建立路径：贪婪的最佳优先搜索算法和A *算法。 输入代码后，我收到了5/5的分数。 作业3.旅行商问题。 第1部分包括使用我们创建的遗传算法解决旅行商的问题。 我们需要从位置1开始，并以尽可能短的路线经过柏林的52个位置，在位置1也要结束。 输入代码后，我收到了3/3的分数。 第2部分包括使用蚁群优化算法解决相同的旅

多约束选址