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基于蚁群算法的TSP问题的求解
旅行商问题（TSP）是组合优化中的经典难题，其目标是寻找遍历所有城市并返回起点的最短路径。混合粒子群算法（HPSO）作为一种高效的全局优化算法，在解决TSP问题上展现出显著优势。HPSO算法将粒子群
人工免疫克隆选择算法是一种比较新型的智能算法，其基本算法结构与遗传算法是类似的，以下源码是为网络节点分组调度问题而设计的算法。
针对静止无功补偿器(SVC)在抑制电压闪变、滤除谐波方面效果不理想以及静止无功发生器(SVG)成本过高的问题,提出一种FC+TCR+SVG型混合SVC模型。成本低廉的大容量SVC(FC+TCR)完成初
根据生物免疫系统抗体识别抗原机理,提出基于人工免疫算法的边坡稳定性预测模型。将边坡稳定状态训练样本集定义为抗原集,边坡稳定性影响因素定义为抗体、抗原上的基因段,通过反复进行遗传计算操作,构建对边坡稳定
人工免疫系统是一种由生物免疫系统启发的学习外界物质的自然防御机理的学习技术。基于人工免疫识别原理提出一种电力变压器故障诊断方法,利用增加抗原、记忆抗体类别信息等方法对变压器故障样本进行学习,获取更多表
使用Python3.10编写程序时，必须下载numpy库。该算法模拟了生物免疫系统的工作方式，通过克隆、免疫等生物过程进行动态迭代，以求解旅行商问题（TSP）的近似解。在这个过程中，距离矩阵用于表示不
装箱问题是一个典型的NP完全问题本文采用一种免疫遗传算法来解决装箱问题
基于最大最小蚂蚁系统（MMAS）的旅行商（TSP）问题求解
有很用得研究人工免疫算法的资料，也是比较新的资料，对整个算法有一个很深的研究
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