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经典的人工智能问题求解，附有遗传算法和模拟退火算法，以及调试过程,Classical artificial intelligence problem solving, with a genetic algorithm and simulated annealing algorithm, as well as the debugging process
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遗传算法和蚂蚁算法融合的代码，比较好的利用了两种代码的优点，有很好的参考价值-Genetic Algorithm and Ant Algorithm code integration, better use of the advantages of two kinds of code, have a good reference value
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关于TSP模拟退火&遗传算法&相应的MATLAB算法程序- tsp Genetic algorithm and simulated annealing and corresponding MATLAB algorithm procedures
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遗传算法小程序,关于解决TSP问题的遗传算法,仅供参考-GA small program on the settlement of the TSP Genetic Algorithm for reference purposes only and interact more
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遗传算法在TSP旅行商问题运用
VC++ MFC-Genetic algorithm in TSP Traveling Salesman Problem using VC++ MFC
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在Visual C++ 编译环境下，遗传算法的程序，并利用它们求解了48个城市的TSP问题。-In the Visual C++ compiler environment, the genetic algorithm process, and use them to solve a 48 cities TSP problem.
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旅行商问题遗传算法C代码，完全可以运行，有不足请指出-Traveling salesman problem genetic algorithm C code can run, there is insufficient please indicate
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经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm
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TSP with genetic algorithm
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为本人毕业设计里，粒子群算法的一个应用，求解51个城市的TSP问题，城市的个数和位置都可以改动，并与遗传算法求解的结果进行对比!-I graduated from the design, the application of the particle swarm algorithm for solving the 51 cities TSP problem, the number and location of the city can be altered, and compared with
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1 以10/30个结点的TSP问题为例,用遗传算法加以求解；
2 掌握遗传算法的基本原理、各个遗传操作和算法步骤；
3 能求出问题最优解，若得不出最优解，请分析原因；
4 要求界面显示每次迭代求出的局部最优解和最终求出的全局最优解。-For example, 1 to 10/30 junction TSP problem with a genetic algorithm to solve 2 mastered the basic principles of the gene
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通过遗传学算法，解决旅行商问题的c++程序。对于初学者有指导意义。-By genetic algorithm to solve traveling salesman problem c++ program. For a guide for beginners.
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tsp 问题的遗传算法的程序，希望大家知道-tsp problem genetic algorithm procedures, we hope to know
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Genetic algorithm matlab code for solve travelling salesman problem
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一种基于遗传算法的TSP算法，比遗传算法更为合理准确(A TSP algorithm based on genetic algorithm is more reasonable and accurate than genetic algorithm)
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混合粒子群算法摒弃了传统粒子群算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜索最优解。(Hybrid particle swarm algorithm instead of the traditional particle swarm algorithm in the method to update the position of the particle by tracking the maximu
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由遗传算法开发的整数规划，车辆调度问题(Integer programming developed by genetic algorithm and vehicle scheduling problem)
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基于遗传算法的TSP问题，连续HOPfield网络优化(TSP problem based on genetic algorithm and optimization of continuous HOPfield network)
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使用遗传算法解决了旅行商问题，采用C++做实现(The traveling salesman problem is solved by genetic algorithm, and implemented by C++.)
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遗传算法解决旅行商问题，可以解决N个城市最短路程问题并画图表示，给出迭代次数和最短距离(Solving the traveling salesman problem by genetic algorithm)
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