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iACSkroc100bingxingxiaochuangkoubianyi
- 这是在最初的蚁群算法的变异算子的基础上改进的变异算子，旅行商问题中含100个城市的程序-This is the first ant colony algorithm mutation operator on the basis of improving the mutation operator, Traveling Salesman Problem with 100 cities in the process
ElasticNet
- 使用到的参数跟谈到弹性网络的那一章里头所讲的是一样的， ke 则是终止条件。如果 step 被打勾，则程式在每一步之间会暂停 100毫秒（或其他使用者输入的数值）。如果 Random 被打勾，则程式会以系统时间作为乱数产生器的种子数，否则，就以使用者输入的数（ Random 右边那一格）为种子数。 你可以利用 load 来载入推销员问题档与其最佳解，如此便可比较弹性网络所找出来的解与最佳解差了多少。 Central, Radius, and Error 这三个参数的前两个，只影
蚁群算法解决TSP问题
- 用蚁群算法解决100个城市的TSP问题
51个城市的tsp程序
- 这是一个用蚁群算法来解决51个城市的tsp问题，该源码是用C++编写的，是一个非常有用的源代码 const int iAntCount=34;//ant numbers 蚂蚁数量 const int iCityCount=51;//城市数量 const int iItCount=500;//循环次数 const double Q=100;//信息素总量
Generic-Algorithm-for-TSP
- 运用优化遗传算法解决100个城市的TSP问题，即要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到驻地的路线，使总的路程最小。-Optimize the use of genetic algorithms to solve 100 cities TSP problem, which was to select a departure from the resident, after each city once again, and finally returned to the resident
heredity
- 遗传算法 解旅行商问题 在命令行输入要读入的文件，文件主要描述旅行商问题中每个城市的坐标，本程序群体数是100，仅遗传了1000代，解20个城市时可以较大概率得到最优解，读入的文件格式见压缩包文件-Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem in the command-line input to read the documents, the paper s main descr iption of traveling salesman
3.5GHz--channel-measurements
- 在3.49-3.51GHZ频段内的典型中国城市环境下，地面信号衰落仍服从经典的指数对数分布。在中度误差（σx =10.291）下，路损指数在3.1-3.7之间。半径2公里的小区内，RMS时延在3-4微秒之间；典型的办公室环境中，存在直达径时RMS时延小于0.1微秒。在城市环境中，多径现象很明显，主要由高层建筑物引起，并以簇的方式存在。在城市中低速移动条件下（接收机移动速度小于100 Km/h）某一强径的生存时间通常超过10分钟，但相对到达时间会发生滑动。单一小区内的传播环境具有一定相关性，如果存
ASprogram
- 蚁群算法解决100个城市的tsp问题。即用蚁群算法求解遍历100个城市的最短距离-To solve the TSP problems using Ant Colony Algorithm
bouble-tower
- 背景 从前，有一个古老的帝国有两个形状不同的塔分别在不同的两个城市里。这两个塔是用圆形的砖一块一块建成的。这些圆形砖的高度是一样的，其半径都是整数。很明显，尽管这两个塔形状不同，但造塔所使用的圆形砖却有很多是相同的。 过了很多年，一个国王命令他的建筑师们移除两个塔的部分砖以便使它们的形状完全一样，同时使两个塔的高度尽可能的高，并且新塔的砖瓦的排列顺序必须与原来的一样。国王认为这样的两个塔象征着这两个城市之间的和谐和平等，于是命名它们为双胞胎塔。 任务 现在，两千年以
zcwxt_v1.0
- 坐车网小偷程序囊括全国一百多个城市的坐车数据，包括公车、地铁换乘数据。自带智能匹配关键字功能、目的地切换系统、Email自发系统、Email推广系统，凸显系统的专业可靠。程序小巧，对搜索引擎友好，无需频繁更新站点，这是全国所有人的硬需求，是建站的首选程序。 -Car thieves program includes more than 100 cities nationwide car data, including bus, subway transfer data. Comes with
ACO_TSP
- 利用蚁群算法求解旅行商问题，求解100个城市的最短路程(Using Ant Colony Optimization to solve TSP problem)
PSO-TSP
- 利用粒子群优化算法求解100个城市的路径优化问题(Particle swarm optimization algorithm is used to solve the routing problem of 100 cities)
tsp_genetic
- 探讨了 利用遗传算法解决城市问题，估计是100个(Genetic algorithm to solve urban problems)
蚁群算法c语言
- 使用30只蚂蚁搜寻走完100个城市的最短路径，平均搜寻30次之后能够找到目前最短路径(30 ants are used to search for the shortest path of 100 cities, and the shortest path can be found after an average of 30 searches.)
Desktop
- 最短路径问题是图论中的一个经典问题，其中的Dijkstra算法一直被认为是图论中的好算法，但有的时候需要适当的调整Dijkstra 算法才能完成多种不同的优化路径的查询。 对于某城市的公交线路，乘坐公交的顾客希望在这样的线路上实现各种优化路径的查询。设该城市的公交线路的输入格式为： 线路编号：起始站名（该站坐标）；经过的站点1 名（该站坐标）；经过的站点2名（该站坐标）；……；经过的站点n 名（该站坐标）；终点站名（该站坐标）。该线路的乘坐价钱。该线路平均经过多少时间来一辆。车速。 例如：
遗传
- 求解最优路径的MATLAB遗传算法，求解无人机在100个城市之间的最优路径(MATLAB genetic algorithm for solving optimal path)
遗传算法，tsp问题
- 处理 n 个城市旅行商问题的确定性算法（n=10,100）：遗传算法，得到最优路线以及，收敛图像