论文研究解旅行商问题的混沌蚁群算法.pdf

研究了以总路程与总收益之比为目标函数的最小比率旅行商问题，提出了求解该问题的离散蝙蝠算法。介绍了蝙蝠算法的基本思想，重新定义了位置与位置的减法操作算子、实数与位置的乘法操作算子以及速度与位置的加法操作

针对传统人工智能算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法,将模糊输入/输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效

本论文是有关禁忌搜索算法求解旅行商问题研究.

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本文主要通过模拟蚂蚁觅食行为解决TSP（travelingsalesmanproblem）问题，并结合TSP问题的特点选择一种合适的蚁群更新策略。

. 人 工 智 能 原 理 实 验 报 告 模拟退火算法解决 TSP问题 . . 目 录 1 旅行商问题和模拟退火算法 1 1.1 旅行商问题 1 1.1.1 旅行商问题的描述 1 1.2 模拟退火算

用模拟退火求解旅行商问题,刚做完作业,分享一下。一同打包输入样例一个。

分支与界法解旅行商问题，可以得到最优解，但是时间复杂度非常大。用程序实现后，在微机上运行，13个城市的平均计算时间超过1分钟。通过添加“优化矩阵”，加强“界”的限制，可以将城市数量增加到约26个。

根据TSP问题的特征信息并借鉴邻域搜索算法的有关思想，提出了一种基于近邻策略的TSP问题求解算法，该算法首先依据TSP问题的特殊性求出相应的近邻模式，再将近邻模式用于初始种群的生成，而后在进化过程中随