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8-Number
- 八数码难题至今仍然是难以真正解决的NP-hard,这里仅提供了一种实现，当然里面难免存在bug.
beibao_多种算法
- 0-l背包问题是子集选取问题。一般情况下，0-1背包问题是NP难题。0-1背包 问题的解空间可用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与装载问题的回溯法十分类 似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当 右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索。否则将右子树剪去。设r是当前剩余 物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r≤bestp时，可剪去右 子树。计算右子树中解的上界的更好方法是将剩余物品依其单位重量价值排序，然后 依次装入物品，直至装
PSO-TSP.rar
- 本程序是一个用POS来求解NP难问题，比图TSP问题，实际仿真效果证明改算法合理,This procedure is a POS to use NP hard problem to solve than the TSP problem graph, the actual simulation results prove that a reasonable change algorithm
particle_swarm_optimization-Solve-the-TSP-problem.
- 基于粒子群优化算法（PSO）的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Based on Particle Swarm Optimization (PSO) of the 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
sa_tsp
- 旅行商（TSP）问题一直以来都是一个NP难问题，旅行商问题（TSP问题）就是一销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。本次软件设计是利用模拟退火算法解决TSP问题，通过该软件设计，对模拟退火算法和旅行商问题有个初步的认识。-Traveling Salesman (TSP) problem has always been a NP hard problem, traveling salesman problem (TS
TSPGA
- 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic algorithm is based on Darwin' s theory of evolution of an intel
AFastTSPSolverUsingGAOnJAVA
- 参考文章 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic Algorithm article reference Darwin' s theory of evolutio
TSPGACode
- 程序源代码 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic algorithm source code is based on Darwin' s theory of e
TSPGA2
- 修正后版本 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Amended version of genetic algorithm based on Darwin' s theory
BinPacking
- 十一个不同的算法解决一个NP-Hard问题。 包括遗传算法GA, 爬山算法HC。 名称：K背包问题-10 Pop,Single Ally-Gene Mutation EA 10 Pop,2 Ally-Gene Mutation EA 10 Pop,10 Ally-Gene Mutation EA 10 Pop,20 Ally-Gene Mutation 10 Pop,100 Ally-Gene Mutation 100 Pop,Single Ally-Ge
tabu_search-Solve-the-TSP-problem
- 基于禁忌搜索算法的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Tabu search algorithm based on the 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
genetic_algorithm-Solve-the-TSP-problem
- 基于遗传算法的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Genetic Algorithm Based on 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
ant_colony_system-Solve-the-TSP-problem
- 基于蚁群算法的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Ant colony algorithm based on the 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
POS_c
- 本程序是用PSO用于求解NP难问题，如0-1背包问题，效果很好-This procedure is used PSO for solving the NP hard problems, such as 0-1 knapsack problem, well
zdf
- 三维装箱问题的混合模拟退火算法，解决np-hard问题的基本思路-Three-dimensional bin-packing problem of the hybrid simulated annealing algorithm, np-hard problem to solve the basic ideas
MCSP
- 计算两个字符串的最小公共子串划分（MCSP）。最小公共子串划分（MCSP)是指把两个字符串划分成相同的子串的集合，同时要求划分的子串数目最少。比如，S1 = cdabcdabceab，S2 = abceabcdabcd,求得的MCSP是(cdabcd, abceab), (abceab, cdabcd).MCSP问题是基因重组中的关键问题，并且与用逆转重复字串进行排序的问题十分相近。MCSP问题是NP难的。-The code is to compute MCSP of two given str
NP
- 算法当中的NP问题的详细讲解以及各种实例算法讲解-Among the NP algorithm is explained in detail the problem as well as various examples of algorithms to explain
Knap
- 矩形条带装箱问题(RSPP)是指将一组矩形装入在一个宽度固定高度不限的矩形容器中，以期 获得最小装箱高度．RSPP理论上属于NP难问题，在新闻组版、布料下料以及金属切割等工业领域中 有着广泛的应用．为解决该问题，采用了一种混合算法，即将一种新的启发式算法—— 动态匹配算 法—— 与遗传算法结合起来．混合算法中，动态匹配算法能根据4类启发式规则动态选择与装填区域相 匹配的下一个待装矩形，同时将装箱后所需容器高度用遗传算法的进化策略进行优化．对2组标准测试 问题的计算结果表明，相
NP
- 基于模拟退火的粒子群算法，基于自然选择的粒子群算法，基于杂交的粒子群算法-Based on simulated annealing particle swarm algorithm, based on natural selection, particle swarm optimization, particle swarm optimization based on hybrid
GA_MATLAB
- 改进遗传算算发，MATLAB，收敛快，精度高，效果不错，适用于近似求解和NP难问题-Genetic calculate fat, MATLAB, convergence, high precision, good results for NP hard problem to solve and approximate