TSP_collection:TSP算法全复现:遗传(GA)、粒子群(PSO)、模拟退火(SA)、禁忌搜索(ST)、蚁群算法(ACO)、自自组织神经网络(SOM)-源码

上传者: 42123191 | 上传时间: 2021-06-30 15:29:54 | 文件大小: 246KB | 文件类型: ZIP
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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