搜索资源列表
EXRV
- 蚁群算法在QOS中的应用matlab语言()
8274273
- 应用matlab解决tsp问题,通过蚁群算法和最短路径算法实现()
asc
- asc算法matlab实现 as算法的改进 蚁群算法实现旅行家问题(It is asc algorithm using matlab based onTSP(travel salesman problem) problem. It is the improvement of AS algorithm)
edfp
- 蚁群算法的matlab源码,该程序试图对具有31个城市的VRP进行求解,已知的最优解为784 1()
odnd_transparent
- 蚁群算法的matlab源码,该程序试图对具有31个城市的VRP进行求解,已知的最优解为784 1()
CRXAHQ773
- 应用matlab解决tsp问题,通过蚁群算法和最短路径算法实现()
4764610
- 用蚁群算法解决0-1背包问题,matlab实现,自己亲自写的,没问题()
RRBCCXO149
- 蚁群算法在QOS中的应用matlab语言()
uoupting
- 实现通用的matlab蚁群算法的c++源码 重复使用度高()
vrp
- 首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但
ANT.dll
- 蚁群算法的光伏发电模型的MATLAB仿真(the ant of PV to matlab)
Untitled
- 基于蚁群算法的无人机航迹规划matlab算法 本算法的主题思想是基于胡中华博士的论文，但是在具体编程的过程中发现其博士论文中在制定启发因子的时候，存在一定的问题，没有分清远离威胁点、在威胁点威胁范围内的威胁概率计算情况，并对威胁概率的点计算转换成连续区间的威胁概率，即转换成定积分的形式进行编程 本算法只是初步算法， 总体来说是可以运行的，但是因为程序设计过程中没有考虑算法的复杂度，考虑的东西太多，反而增加了算法的复杂度，导致耗时比较多(Ant Colony Algorithm Based U
ACA_2opt
- 将蚁群算法与2交换邻域搜索算法结合，用MATLAB编程实现(The ant colony algorithm and 2 - exchange neighborhood search algorithm were combined and realized by MATLAB programming)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part
室内机器人的避障与路径规划
- （蚁群算法）matlab程序，室内机器人路径规划研究，规划出最短路径。
GA_matlab
- 遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于进化论优胜劣汰、适者生存的物种遗传思想的搜索算法。20世纪50年代初，由于一些生物学家尝试用计算机模拟生物系统，从而产生了GA的基本思想。美国密执根大学的霍勒德(J.H.Holland)于20世纪70年代初提出并创立了遗传算法。遗传算法作为一种解决复杂问题的崭新的有效优化方法，近年来得到了广泛的实际应用,同时也渗透到人工智能、机器学习、模式识别、图像处理、软件技术等计算机学科领域。(exmple:quest the maximum va
Class_11_Code
- MATLAB与神经网络的应用实例，通过蚁群算法找到最短路径(MATLAB and neural network application case, through ant colony algorithm to find the shortest path)