用遗传算法解决经典案例TSP问题,随机遍历抽样、顺序交叉、对换变异。用C++写的,含有一个.cpp文件和一个.txt文件。
运用Matlab实现,里面有蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、神经网络算法求解TSP问题
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粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题,求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似,是一种基于叠
TSP(旅行商问题)是一个典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可描述为:已知n个城市相互之间的距离,某
本人整理的有关禁忌搜索算法讲授的ppt,其中以TSP问题为例。
禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP),求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离
Python中的群智能(遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群算法,免疫算法,Python中的人工鱼群算法) 文档: : 文档: : 源代码: : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip ins
提出一种局部限定搜索区域的特征匹配算法,将空间约束与局部描述符结合起来。该算法在ASIFT算法基础之上,针对在特征匹配阶段直接去除一对多、多对一的特征点的缺陷做出了改进。由于这些被去掉的特征点中有很多
作为一种遗传算法,在很多地方可以用到,也是一种近似的求解方法,可以应用到TSP问题中,有时会得到一种意想不到的收获!