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gaandpsoandacoforTSP
- 各种优化算法解决TSP问题 包括蚂蚁群算法 ，粒子群算法 ，遗传算法等等
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- 蚂蚁TSP算法--用蚁群算法解决旅行商问题
genetic-algorithm
- 基于matlab的遗传算法。包括遗传神经网络，蚂蚁tsp问题等。源代码较详尽。-Matlab-based genetic algorithm. Including genetic neural networks, ant tsp issues. More detailed source code.
acs_for_tsp
- 蚂蚁群算法解决tsp问题，很经典，非常实用-Tsp ant colony algorithm to solve the problem, very classic, very useful
UsedHybridantcolonyalgorithmforTSPproblem
- 介绍了求解TSP混合型蚁群算法，并以美国532为例给出了计算实验结果，说明了混合型蚂蚁群算法能改进标准蚂蚁群算法的计算效率和计算结果的质量。-Introduced the hybrid ant colony algorithm for solving TSP and 532 as an example the United States gives the calculation results shows that the hybrid ant colony algorithm can imp
TtspprarS
- TSP的智能算法，里面包含最大大最小蚁群算法，蚂蚁系统，蚁群系统 -TSP smart algorithm, which contains the maximum size of the smallest ant colony algorithm, ant system and ant colony system
CPP--ACO_TSP
- 面向对象编程，利用C++语言实现的蚁群算法，解决TSP等寻优问题，建立了完成的蚂蚁类，可以灵活解决30、50、70个城市的TSP问题。注释完整，非常容易看懂。-C++ source code for sloving TSP optimization problem.
Ant-colony-algorithm
- 蚁群算法解决TSP问题的MATLAB实现 出动m只蚂蚁，每只蚂蚁各随机选择一条路径，记为I=[1 2 3···m]，长度记为long(I) 计算出每条路径的信息素浓度，记为P(I)=1/long(I)，并进行归一化处理 重新出动m只蚂蚁，按如下规则选择路径： 每只蚂蚁都以一个概率p1选择新路径(路径随机)； 未选择新路径的蚂蚁以概率P(I)选择路径I； 所有蚂蚁都以一个小概率p2对自己的路径进行局部变化； 更新所有路径，计算出每条路径的信息素浓度； 重复上述步
AntSystem-WithPlay
- 利用蚂蚁系统算法解决对称和非对称TSP问题的代码。-AntSystem-WithPlay(Solving Symmetrical and DisSymmetrical TSP base on Ant Colony Algorithm).
ants-colony-Ver2
- 蚂蚁群系统优化算法代码，适用于解决中国邮递员、路径优化等问题-(solving tsp with ant colony system)ants colony 2.
MAX-MIN-Ant-System
- 最大最小蚂蚁系统优化算法求解TSP问题，最优化遍历所有城市。-Max Min ant system optimization algorithm for TSP, optimization through all cities.
NewAntProject
- 该程序是以蚁群系统为模型写的蚁群算法程序(强调：非蚂蚁周模型)，以三个著名的TSP问题为测试对象 //通过微调参数，都可以获得较好的解-A New Ant Project: the program is based on ant colony system model of ant colony algorithm program (emphasize: the ants weeks model), with three famous TSP problem for the test obj
GACOTSP
- 广义蚁群算法在TSP问题中的实现，得出蚂蚁寻找到的最优路径和收敛过程。-Generalized ant colony algorithm in TSP problems, draw ants to find the optimal path and the convergence process.
ACS
- 蚁群算法求解TSP 假设条件： 1、非对称桥上的信息量与过去一个时间段内经过该桥的蚂蚁数目成正比； 2、某一时刻蚂蚁按照桥上残留的信息量多少来选择其中某座桥 3、经过该桥的蚂蚁数目越多则桥上的残留信息量就越大 -ACS for TSP
ACATSP
- 蚁群算法是一种分布式内在并行算法。单个蚂蚁的搜索过程是彼此独 立的，易于局部最优，通过个体间不断的信息交流和传递有利于发现较好解；并且该算法是一种正反馈算法。路径上的信息素浓度较高，将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动，又使得信息素浓度增加，加快了算法的进化过程。本文通过求解TSP问题，通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性, 找出最优解。-Ant colony algorithm is an inherent distributed parallel algorithm.
ACO
- TSP问题的人工蚁群算法中，假设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，从而协作异步地得到问题的解。每只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数决定：1、信息素质，也称信息素痕迹。2、可见度，即先验值。-Artificial ant colony algorithm TSP problem, assume that m ants move between adjacent nodes in the graph, which asynchronously collaborate get problem
ihlskvw407
- 各种优化算法解决TSP问题 包括蚂蚁群算法 ,粒子群算法 ,遗传算法等等()
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