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QAP

  • 蟻群算法求解QAP問題的源碼

    蟻群算法求解QAP問題的源碼,對于研究蟻群算法的人非常有用~

    標簽: QAP 蟻群算法 源碼

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:yy541071797

  • 物流分析工具包。Facility location: Continuous minisum facility location, alternate location-allocation (ALA)

    物流分析工具包。Facility location: Continuous minisum facility location, alternate location-allocation (ALA) procedure, discrete uncapacitated facility location Vehicle routing: VRP, VRP with time windows, traveling salesman problem (TSP) Networks: Shortest path, min cost network flow, minimum spanning tree problems Geocoding: U.S. city or ZIP code to longitude and latitude, longitude and latitude to nearest city, Mercator projection plotting Layout: Steepest descent pairwise interchange (SDPI) heuristic for QAP Material handling: Equipment selection General purpose: Linear programming using the revised simplex method, mixed-integer linear programming (MILP) branch and bound procedure Data: U.S. cities with populations of at least 10,000, U.S. highway network (Oak Ridge National Highway Network), U.S. 3- and 5-digit ZIP codes

    標簽: location location-allocation Continuous alternate

    上傳時間: 2015-05-17

    上傳用戶:kikye

  • 蟻群算法的基本原理和改進

    蟻群算法基本模型STEP1(外循環)若滿足算法停止規則,停止計算,輸出計算得到的最好解給定外循環的最大數目,表明有足夠的螞蟻工作當前最優解連續K次相同而停止,K是給定的整數,表示算法已收斂◆給定優化問題的下界和誤差值,當算法得到的目標值同下界之差小于給定的誤差值時,算法終止否則使螞蟻s(1≤s≤m)從起點出發,用L(S)表示螞蟻S行走的城市集合,初始L(s)為空集。設m只螞蟻在圖的相鄰節點間移動,協作異步地得到解。螞蟻計算出下一步所有可達節點的一步轉移概率,并按此概率實現一步移動,依此往復。一步轉移概率由圖中每條邊上的兩類參數決定:信息素值、可見度(即先驗值)。信息素的更新有2種方式:揮發——所有路徑上信息素以一定比率減少增強——給評價值“好”(有螞蟻走過)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個城市的TSP問題(1,2,…,n)表示城市號為例說明ACA的模型。n個城市的TSP問題就是尋找通過n個城市各次且最后回到出發點的最短路徑蟻群算法研究現狀令ACA是模擬自然界中真實蟻群的覓食行為而形成的一種模擬進化算法。10年多來的研究結果已經表明:ACA用于組合優化具有很強的發現較好解的能力,具有分布式計算易于與其他方法相結合、魯棒性強等優點,在動態環境下也表現出高度的靈活性和健壯性。在求解TSP、QAP問題方面,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。

    標簽: 螞蟻算法

    上傳時間: 2022-03-10

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