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搜索资源 - ant colony optimization
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蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化(Optimization calculation of ant colony algorithm)
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蚁群算法路径寻优，具有GUI界面，可以运行(Ant colony algorithm path optimization, with GUI interface, can run.)
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智能优化方法--混合遗传蚁群算法，结合了蚁群算法和遗传算法(Intelligent optimization method, hybrid genetic ant colony algorithm, combines ant colony algorithm and genetic algorithm.)
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蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群算法的matlab实现(Ant colony algorithm is a probabilistic algorithm for finding optimal paths. It was put forward by Marco Dori
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完整版蚁群算法，旅行商路径优化问题代码+完整注释(Full Version Ant Colony Algorithm, Traveler Path Optimization Code + Full Comment)
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一种经典蚁群算法的matlab代码，可进行函数的优化，内含函数的优化。(A classical ant colony algorithm's matlab code, can carry out the function optimization, contains the function optimization.)
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遗传算法 粒子群 蚁群等7种算法，可解决求极值问题以及旅行商问题(Genetic algorithm, particle swarm optimization and ant colony algorithm can solve extreme value problem and traveling salesman problem. 7 algorithms are used to solve extreme value problem and traveling salesman probl
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基于蚁群算法的路径规划，栅格法，双向路线寻优，包含栅格程序，能运行(Ant colony algorithm based path planning, grid method, two-way route optimization, including raster program, can run)
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最优路径问题，蚁群算法,仓储系统的货位拣选路径优化仿真(Optimal path problem, ant colony algorithm, optimization simulation of cargo location picking path for warehouse system)
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利用蚁群算法求解车辆路径优化问题，实用的matlab代码(Using ant colony algorithm to solve vehicle routing optimization problem,Practical matlab code)
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采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。
利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。
用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题
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蚁群算法的一个函数寻优案例 带约束条件 可运行出来(A function optimization case of ant colony algorithm with constraints can be run out)
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在蚁群算法的基础上进行改进，使优化效果更加明显(On the basis of ant colony algorithm, the optimization effect is more obvious.)
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基于基础蚁群算法的TSP寻优，包括信息素更新方法，禁忌表使用更新(TSP optimization based on basic ant colony algorithm, including pheromone updating method, tabu table updating)
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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
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基于蚁群算法的 TSP 求解，分别采用蚁群算法和蚁群算法-粒子群混合算法进行优化求解，使用不同的交叉和变异适应度函数更新粒子，从而实现 TSP问题的优化求解，更加逼近实际问题。(Based on the TSP solution of ant colony algorithm, ant colony algorithm and hybrid algorithm of ant colony algorithm particle swarm optimization are used to solv
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用于求解配送路径优化问题，即vrp问题，算法是蚁群算法，优化目标为路线最短(It is used to solve the distribution path optimization problem, that is vrpentire. The algorithm is ant colony algorithm, and the optimization goal is the shortest route)
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利用蚁群算法解决车间调度问题，这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法(Using ant colony algorithm to solve job shop scheduling problem.This algorithm has the characteristics of distributed computing, positive information feedback and heuristic search. In ess
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