給出一堆城市坐標(biāo)，繞城市一圈最短的路程。tsp問(wèn)題詳細(xì)案例。
上傳時(shí)間： 2018-08-28
上傳用戶：可兒4023
基于matlab軟件，并加入時(shí)間窗概念，模擬效果良好
上傳時(shí)間： 2019-05-18
上傳用戶：19719q
只能提取PC客戶端的游戲，不能提取手機(jī)PSP以及其他各類游戲的CG動(dòng)畫(huà)只適合PC客戶端
標(biāo)簽： 動(dòng)畫(huà)
上傳時(shí)間： 2019-09-05
上傳用戶：ayhkp3661313
漢化PSP打包工具·完美漢化版下載。用于PSP游戲漢化使用
標(biāo)簽： PSPUMDGen 61205.01 Build 4.0 漢化 美化
上傳時(shí)間： 2019-09-11
上傳用戶：women123456
PSP金手指CMF的dat攻略制作器，支持 .txt文 件和.png、.gi、.cur、.pcx、.ani、.jpg、.jpeg、.bmp、.ico、.emf、.wmf等格式的圖片文件，可以用來(lái)非常方便的制作PS游戲的攻略文檔，可以在PS游戲中直接觀看。
標(biāo)簽： PSPDocMakerGUI
上傳時(shí)間： 2020-03-30
上傳用戶：白為情劫
遺傳算法解決tsp問(wèn)題
標(biāo)簽： TSP
上傳時(shí)間： 2020-06-26
上傳用戶：chaoge66623
一款可以解壓和打包PSP游戲文件的軟件，游戲DIY愛(ài)好者的福音。
標(biāo)簽： UMDGen4
上傳時(shí)間： 2020-10-23
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PSP的GIM文件導(dǎo)出工具 gimtools
標(biāo)簽： GimTools
上傳時(shí)間： 2021-09-04
上傳用戶：qbkira
30個(gè)數(shù)學(xué)建模智能算法及MATLAB程序代碼:chapter10基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法.rarchapter11基于多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法.rarchapter12免疫優(yōu)化算法在物流配送中心選址中的應(yīng)用 .rarchapter13粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器優(yōu)化設(shè)計(jì).rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于動(dòng)態(tài)粒子群算法的動(dòng)態(tài)環(huán)境尋優(yōu)算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter18魚(yú)群算法函數(shù)尋優(yōu).rarchapter19基于模擬退火算法的TSP算法.rarchapter1遺傳算法工具箱.rarchapter20基于遺傳模擬退火算法的聚類算法.rarchapter21模擬退火算法工具箱及應(yīng)用.rarchapter22蟻群算法的優(yōu)化計(jì)算——旅行商問(wèn)題(TSP)優(yōu)化 .rarchapter23基于蟻群算法的二維路徑規(guī)劃算法.rarchapter24 基于蟻群算法的三維路徑規(guī)劃算法.rarchapter25有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預(yù)測(cè).rarchapter26.rarchapter27無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——礦井突水水源判別.rarchapter28支持向量機(jī)的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷 .rarchapter29支持向量機(jī)的回歸擬合——混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè).rarchapter2基于遺傳算法和非線性規(guī)劃的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter30極限學(xué)習(xí)機(jī)的回歸擬合及分類.rarchapter3基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遺傳算法的LQR控制器優(yōu)化設(shè)計(jì).rarchapter6遺傳算法工具箱詳解及應(yīng)用 .rarchapter7多種群遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化算法.rarchapter8基于量子遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)算法 .rarchapter9基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法.rar
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)建模 matlab
上傳時(shí)間： 2021-11-28
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蟻群算法基本模型STEP1（外循環(huán)）若滿足算法停止規(guī)則，停止計(jì)算，輸出計(jì)算得到的最好解給定外循環(huán)的最大數(shù)目，表明有足夠的螞蟻工作當(dāng)前最優(yōu)解連續(xù)K次相同而停止，K是給定的整數(shù)，表示算法已收斂◆給定優(yōu)化問(wèn)題的下界和誤差值，當(dāng)算法得到的目標(biāo)值同下界之差小于給定的誤差值時(shí)，算法終止否則使螞蟻s（1≤s≤m）從起點(diǎn)出發(fā)，用L（S）表示螞蟻S行走的城市集合，初始L（s）為空集。設(shè)m只螞蟻在圖的相鄰節(jié)點(diǎn)間移動(dòng)，協(xié)作異步地得到解。螞蟻計(jì)算出下一步所有可達(dá)節(jié)點(diǎn)的一步轉(zhuǎn)移概率，并按此概率實(shí)現(xiàn)一步移動(dòng)，依此往復(fù)。一步轉(zhuǎn)移概率由圖中每條邊上的兩類參數(shù)決定：信息素值、可見(jiàn)度（即先驗(yàn)值）。信息素的更新有2種方式：揮發(fā)——所有路徑上信息素以一定比率減少增強(qiáng)——給評(píng)價(jià)值“好”（有螞蟻?zhàn)哌^(guò)）的邊增加信息素蟻群算法基木模型令我們以求解平面上n個(gè)城市的TSP問(wèn)題（1，2，…，n）表示城市號(hào)為例說(shuō)明ACA的模型。n個(gè)城市的TSP問(wèn)題就是尋找通過(guò)n個(gè)城市各次且最后回到出發(fā)點(diǎn)的最短路徑蟻群算法研究現(xiàn)狀令A(yù)CA是模擬自然界中真實(shí)蟻群的覓食行為而形成的一種模擬進(jìn)化算法。10年多來(lái)的研究結(jié)果已經(jīng)表明：ACA用于組合優(yōu)化具有很強(qiáng)的發(fā)現(xiàn)較好解的能力，具有分布式計(jì)算易于與其他方法相結(jié)合、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在動(dòng)態(tài)環(huán)境下也表現(xiàn)出高度的靈活性和健壯性。在求解TSP、QAP問(wèn)題方面，與遺傳算法、模擬退火算法等算法比較，ACA仍是最好的解決方法之一。
標(biāo)簽： 螞蟻算法
上傳時(shí)間： 2022-03-10
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