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lingo

于 2023-09-05 发布 文件大小:1.61 kB
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求解带有时间窗约束的TSP 问题，每个节点都有一个时间窗约束，用户需要完成给定的特殊几个活动，并且获得的效益最大。

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  • 遗传算法实现TSP问题
    用遗传算法实现TSP最短路寻优问题，遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体
    2022-07-08 16:58:02下载
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    2023-02-26 10:40:03下载
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  • TSP的蚁群-粒子群算法
    TSP的蚁群-粒子群算法,智能算法融合，将蚁群算法和粒子群算法融合，进行路径搜索，改进搜索速度。
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  • tsp
    解决最短路径问题
    2022-03-06 00:09:26下载
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  • 遗传算法TSP问题的MALAB代码，测试多次，绝对可运行！！！
    一个配送中心，需要向多个需求点提供服务，怎样使得在所行驶的路程最短的情况下走完所有的节点。代码清晰易读易懂，经过多次测试，绝对可以运行。
    2022-03-10 08:03:59下载
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  • 蚁群算法解决TSP旅游商问题
    function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步：变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数）D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0
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  • 枚举法解决TCP问题
    JAVA编写代码解决TCP问题,在该例子中使用枚举法
    2022-02-05 12:29:22下载
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    2022-02-07 07:44:58下载
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  • lingo
    求解带有时间窗约束的TSP 问题，每个节点都有一个时间窗约束，用户需要完成给定的特殊几个活动，并且获得的效益最大。
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