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aoc.m 是用matlab实现蚁群算法ants_information.m蚁群算法中信息素的构建
mcl是马尔科夫聚类算法
nmf是矩阵的非负分解
Generative Topographic Mapping工具包-aoc.m is matlab implementation of ant colony algorithm ants_information.m pheromone ant colony algorithm is a Markov clustering algorit
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最优化代码的开发,蚁群算法的实现以及应用于解决TSP问题-Optimize the development of the code, ant colony algorithm implementation and applied to solve the TSP
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用MATLAB实现复杂环境移动机器人路径规划算法的研究，分别采用了A星算法，迪杰斯特拉算法，蚁群算法以及蚁群寻径迪杰斯特拉优化路径的混合算法，并通过仿真进行验证。(Research and implementation of complex environment of mobile robot path planning algorithm with MATLAB, respectively, using the A star algorithm, Dijkstra algorithm, an
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ACO蚁群优化算法
针对能量有效的ACO蚁群优化算法的程序，C++语言实现，对研究蚁群优化的小伙伴有所帮助(The program for the efficient ACO ant colony optimization algorithm, the implementation of the C++ language, is helpful to the small partners studying the ant colony optimization)
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基于蚁群算法的TSP问题的实现,仅用于对蚁群算法的学习(Implementation of TSP problem based on ant colony 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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二维装箱文献
二维一刀切装箱问题的两阶段启发式算法_曹大勇
二维装箱问题的非线性优化方法_于洪霞
二维装箱问题的启发式算法研究_刘艳娟
二维装箱问题的启发式算法研究_姚怡
二维装箱问题的一种实现方法_武晓今
二维装箱问题非线性规划模型和算法_于洪霞
基于混合蚂蚁算法的二维装箱问题求解_赵中凯
遗传算法在装箱问题中的应用_汤岩(Two dimensional boxing literature
Two stage heuristic algorithm for two dimen
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本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长，易陷入局部最优解等突出缺点，使得求解效果不是很好。针对这些缺陷，提出了改进的蚁群算法（最大-最小蚂蚁系统）求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。(In this paper, the basic theory of ant colony algorithm and
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