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AntNet
- 一种基于蚁群聚类的径向基神经网络 提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系 数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以 达到简化径向基神经网络结构的目的. 实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络,结果表 明,所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40 ％ ,学习的准确率可提高1 ％以上,而且网络结构
最大团问题的各种算法和源代码
- 最大团问题（Maximum Clique Problem, MCP）是图论中一个经典的组合优化问题，也是一类NP完全问题，在国际上已有广泛的研究，而国内对MCP问题的研究则还处于起步阶段，因此，研究最大团问题具有较高的理论价值和现实意义。 最大团问题又称为最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem），在市场分析、方案选择、信号传输、计算机视觉、故障诊断等领域具有非常广泛的应用。目前，求解MCP问题的算法主要分为两类：确定性算法和启发式算法。确定性算法有回溯法
wer
- 随着我国经济的迅速发展和信息技术的进步,物流行业已经被确定为我国国民经济的重要产业和经济发展的新增长点,其中物流配送路径的优化是物流系统中的关键一环,选择合理经济的配送路线可以极大的降低配送成本,提高配送效率,增加企业的经济效益。 本文以如何科学的解决配送路径的优化问题为出发点,分析比较了各种算法在解决VRP中的特点与利弊,由于蚁群算法有着良好的正反馈机制与较强的鲁棒性和灵活性,本文选择了蚁群算法作为解决VRP问题的算法,并结合VRP问题本身的特点,针对蚁群算法存在的过早收敛等不足进行改进,最
GA_and_ACO_TSP
- 使用遗传算法和蚁群算法求解TSP问题，并且 实时地将计算结果和所用时间等信息显示在界面上，很直观。-The use of genetic algorithms and ant colony algorithm for TSP problem, and real-time results and the use of the time information is displayed in the interface is very intuitive.
AnImprovedHeuristicAnt-ClusteringAlgorithm
- 本文提出了一种可以带来启发式知识指导蚂蚁在二维网格空间移动。降低移动蚂蚁的随机性，避免了产生“未分配的数据对象”。我们通过实验结果表明，这种改进的聚类启发式蚁群算法具有优越性并减少在经典算法的运行时间。-An improved heuristic ant—clustering algorithm(HAC)is presented in this paper．A device of memory bank is proposed，which can bring forth heuristic
optimization-algorithm
- 一种基于新型优化算法的多播路由选择方法 遗传算法&蚁群优化算法已在多播路由优化问题中得到了广泛应用 但由于算法本身的缺陷 二者在具体应用 时都存在着时间性能与优化性能之间的矛盾#论文将遗传算法与蚁群优化算法二者合成 优势互补#仿真实验表明 应用 这种算法于多播路由问题 可以得到比现有启发式算法更好的结果# -A new optimization algorithm based on the multicast routing method
ant
- 蚁群算法(ant colony algorithm，简称ACA)是20世纪90年代由意大利学者M．Dorigo等人首先提出来的一种新型的模拟进化算法．它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径．用蚁群算法求解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等，取得了一系列较好的实验结果．虽然对蚁群算法研究的时间不长，但是初步研究已显示出蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面具有一定的优势，表明它是一种很有发展前景的方法．蚁群算法的主要特点是：正反馈、分布式计算．正反馈
vehicleroutingproblemwithtimeWindows
- Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)基于带时间窗的车辆路径问题的蚁群算法_叶仲泉 -Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)Based on the vehicle routing problem with time Windows _ Ye Zhongquan ant colony algorithm
ACATSP
- 基于MATLAB的蚁群算法求解TSP问题，并有详细的注释，收敛性、需要时间较短。-MATLAB-based ant colony algorithm for TSP, and have detailed notes, convergence requires a shorter time.
TSP
- matlab利用蚁群算法处理TSP问题，迭代时间较短 -matlab ant colony algorithm processing TSP, shorter iterations
ACOrout
- 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径，本代码应用蚁群算法来解决这个问题！-Mobile robot path planning is an important research field of robotics. It requires one or some of the robot based on the principle o
Ant-TSP
- 利用改进的蚁群算法，寻找最优路径，优化了算法运行时间-The use of improved ant colony algorithm to find the optimal path optimization algorithm running time
AntColony
- 蚁群算法是一种模仿蚁群行为的仿生优化算法，其实现机理包括两个基本阶段：适应阶段和协作阶段。在适应阶段，各可行解根据积累的信息不断调整自身结构，路径上经过的蚂蚁越多，信息量越大，则该路径越容易被选择：时间越长，信息量越小。在协作阶段，各可行解之间通过信息交流，以期望产生性能更好的解。-Ant colony algorithm is a mimic ant colony behavior of bionic optimization algorithm, its implementation mec
ycsf
- matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。 -matlab genetic algorithm GA, particle swarm optimization PSO, some time ago on the ant colony algorithm intelligent
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- 人工蜂群算法是一种较优秀的群体智能算法．尽管产生时间较晚，算法的很多方面(如引导信息素、信息素扩散机制、最优种群大小等)尚需进一步研究，但其性能仍可与现有许多群体智能算法相媲美，如蚁群算法、粒子群算法等．人工蜂群算法现已成为人工智能领域的一个研究热点问题．随着各项研究的不断深入，人工蜂群算法一定能够更多的解决更多实际问题．-Artificial bee colony algorithm Matlab procedures to achieve
antsMatlab
- 虽然对蚁群算法的研究时间不长, 但是初步研究已显示出它在求解复杂优化问题方面具有很大的优势, 特别是1998 年在比利时布鲁塞尔专门召开了第一届蚂蚁-Although research on ant colony algorithm is not long, but preliminary studies have shown that it has a great advantage in solving complex optimization problems, in particular
matlab_vrp
- vrptw没有时间窗。蚁群算法。有注释。(vrptw without time control.)
带时间窗车辆调度问题的蚁群算法.pdf
- VRP车辆调度问题解决思路，带有时间窗口(VRP with time windows)
-VRPTW-Python--master
- python源码，利用人工蚁群算法解决带时间窗的车辆调度问题。(Python source code, using artificial ant colony algorithm to solve the vehicle scheduling problem with time windows.)
代码
- python，利用改进蚁群算法解决蚁群算法时间窗路径规划的问题(Time window path planning of ant colony algorithm)