搜索资源列表
tspmatlab
- matlab完美解决旅行商问题。蚁群算法。
ant
- 本程序利用蚂蚁算法解决TSP（旅行商问题）问题
MySAA
- 平台vs2005 模拟固体退火算法实现144个城市的旅行商问题，可设置具体参数
GA
- vs2005开发 遗传算法求解144城市的旅行商问题
hopfield
- 基于Hopfield神经网络解决旅行商问题，学习模式识别的朋友可以参考
tspapp_src
- 用遗传算法解决旅行商问题，有详细的注释
TSPGA_src
- 一个运用改良的遗传算法来解决旅行商问题的程序-an improved use of genetic algorithms to solve the traveling salesman problem procedures
Genetic_Ant_Algorithms
- 一种运用蚂蚁算法和遗传算法解决旅行商问题的混合优化程序-an ant algorithm and the use of genetic algorithms to solve the traveling salesman problem hybrid optimization procedures
for TSP(Matlab)
- 模拟退火算法用于求解旅行商问题的matlab源程序-simulated annealing algorithm for solving the traveling salesman problem Matlab source
分支与界法
- 图论中使用分支与界法求解旅行商问题，直接在vc中编译可运行-graph theory with the use of branch and bound for traveling salesman problem, which directly vc compiler can run
遗传算法实现旅行商问题
- 本算法中采取了种群规模为100，同时采用轮盘赌来获取种群。开始使用随机的方法得到初始的种群-the algorithm adopted a population size of 100, using roulette to access populations. Using the stochastic method initial Stocks
TSPGA
- 用C#编的用遗传算法求解旅行商（TSP）问题的源代码。-with C# Part of the Genetic Algorithm for TSP (TSP) of the source code.
旅行商问题的动态规划算法
- bp算法的程序实现，可以任意只指定中间结点和输入输出节点的个数-bp algorithm program can only arbitrarily designated intermediate nodes and the input and output nodes Number
mazh
- 旅行商问题的算法，采用分枝限界。网上都只有算法描述，没有实现，这里给出了完整实现，并封装成1个类。-TSP algorithm used Branch and Bound. Only online algorithm descr iption, failed to materialize here is the realization of complete, and packaged as a category.
travelingsalesman
- 用动态规划法求解旅行商问题 已经加入注释 欢迎批评指正-dynamic programming method for the traveling salesman problem has joined Notes welcome criticism correction
旅行商
- 蚁群算法解决tsp问题
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
旅行商问题
- % MTSPF_GA Fixed Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA) % Finds a (near) optimal solution to a variation of the M-TSP by setting % up a GA to search for the shortest route (least distance needed for % each salesman to trav
分支界限旅行商
- 1.修改了挑选活节点的条件，发现自己原来没明白为什么要尽量向左走。我上传的上两个程序的挑选会在某种情况下发生不理想的操作：即当左右子树的估值相同时，倾向于选择右子树，这样会导致运行的时间过长，尤其当代价矩阵的值都相同时最不理想。 2.修改了析构函数，调整了FindEdge的位置和入口参数。 3.在按钮最后删除了除根节点外的其它生成节点，并初始化，这样可以进行多次操作。