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搜索资源列表

  1. CRXAHQ773

    0下载:
  2. 应用matlab解决tsp问题,通过蚁群算法和最短路径算法实现()
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2018-04-30
    • 文件大小:13312
    • 提供者:Ewaard
  1. VQPQ

    0下载:
  2. 用语解决TSP问题的蚁群算法,初学者建议看!()
  3. 所属分类:大数据

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:8192
    • 提供者:oeapdrary
  1. 22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化

    0下载:
  2. 这是完整的基于MATLAB的遗传算法的程序,是关于旅行商问题的求解(This is a complete procedure of genetic algorithm based on MATLAB, which is about solving traveling salesman problem.)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-05-02
    • 文件大小:3072
    • 提供者:晗宝宝
  1. 1558743

    0下载:
  2. 用java实现的利用蚁群算法实现的tsp问题,有图形输出()
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2018-05-01
    • 文件大小:5120
    • 提供者:hrmmand
  1. 61210324

    0下载:
  2. 用C实现蚁群算法求解TSP问题,结合基本蚁群算法和最大最小蚁群算法,()
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-05-01
    • 文件大小:10240
    • 提供者:fxyodyd
  1. xsyry

    0下载:
  2. 用VB实现的蚁群算法,提供了多个经典的TSP路径()
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2018-05-01
    • 文件大小:55296
    • 提供者:Terxence
  1. 8593ec8fa2e2

    1下载:
  2. 有效解决旅行商问题,与遗传算法相互结合。优化路线(Solve the traveling salesman problem effectively)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-05-07
    • 文件大小:12288
    • 提供者:lzc123
  1. vrp

    1下载:
  2. 假设在一个供求关系系统中,车辆从货源取货,配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量,且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间,组织适当的行车路线,使用户需求得到满足,同时使某个代价函数最小,比如总工作时间最少、路径最短等。 可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此,VRP也是一种NP hard 问题。 目前解决此种问题的办法有多种,主要以启发式算法为主。包括退火算法、遗传算法、蚁群算法、禁忌算法等,本文介绍两种比较简单算法:C-W节约算法和遗传算法。(Assume that
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2019-10-19
    • 文件大小:4096
    • 提供者:HappyppaH
  1. acs1

    1下载:
  2. Python入门学习,利用蚁群算法解决多旅行商问题,适合入门者学习(freshman for python learning.. how to use ant colony algorithm to solve TSP problem)
  3. 所属分类:界面编程

    • 发布日期:2020-12-15
    • 文件大小:3072
    • 提供者:Leon123mm
  1. 3600401

    1下载:
  2. 用VB实现的蚁群算法,提供了多个经典的TSP路径(Ant colony algorithm implemented with VB provides several classical TSP paths.)
  3. 所属分类:大数据

    • 发布日期:2019-10-05
    • 文件大小:49152
    • 提供者:MCK!3771
  1. lambda08

    1下载:
  2. 蚁群算法解决TSP问题,即 旅行问题,选择最短路径(Ant Colony Algorithm for TSP Problem)
  3. 所属分类:界面编程

    • 发布日期:2021-04-20
    • 文件大小:3072
    • 提供者:LiJiu
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