问题求解与趣味算法

:本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案.算法主要 是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题. 实验结果表明,

问题描述:设有n个城市,城市之间均有道路,一个旅行商从某城市出发,经过其余n-1个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,他如何走才能使他所走的路程最短

该版本的人工鱼群算法有注释，方便理解，对初学者来讲，是不错的学习资源。

PSO算法求解CVRP“车辆路径问题”，这是其matlab代码

多旅行商任务分配问题（MTSP）是一个涉及多个旅行商的复杂问题，需要在给定城市集合中找到最佳路径分配方案。为了解决MTSP，研究者们广泛应用遗传算法进行优化。遗传算法是一种模拟自然选择和进化的优化技术

采用蚁群算法优化城市遍历路径，提升算法效率。

标准粒子群算法在寻优过程中，容易陷入局部最优解。为解决这一问题，混合粒子群算法摒弃了传统的粒子位置更新方法，引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子与个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来

某种传染病第一天只有一个患者，前5天为潜伏期，不发作也不会传染人，第6天开始发作，从发作到治愈需要5天时间，期间每天传染3个人，求第N天共有多少患者。

算法中的皇宫看守问题求解

遗传算法求解n皇后问题