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IOA
- 一篇关于智能优化调度的博士论文，其中包括对蚁群、遗传、粒子群等多种算法的研究-Intelligent Scheduling an article about the doctoral thesis, including ant colonies, genetic, and other particle swarm algorithm
The-Hybrid-Particle-Swarm-Algorithm
- 蚁群算法应该到货物搬送问题中，同时也可应用于电力系统调度优化中-Ant colony algorithm to the cargo bay should be problems, can also be applied in power system scheduling optimization
VRP
- 基于 蚁群算法车辆调度问题用matlab编程-Vehicle scheduling
VRP
- 引入路径权重的自适应蚁群算法用于应急物资调度路径优化的Matlab代码 -The introduction of path weights adaptive ant colony algorithm for scheduling path of the emergency supplies optimized Matlab code
yiqun
- 蚁群优化算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，比如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。-Ant colony optimization algorithm for solving the TSP problem initially, after years of development, has been gradually penetrate into other areas, such as graph col
VRP
- 引入路径权重的自适应蚁群算法用于应急物资调度路径优化的Matlab编码-Adaptive ant colony algorithm with path weight for Matlab coding of emergency material scheduling
蚁群算法（路径规划程序）
- 蚁群算法是一种群智能算法，也是启发式算法。基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理。蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。(Ant colony algorithm is a population intelligent algorithm,
AntColonyOptimization-TSP
- 蚁群算法作为新发展的一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点，本算法用来解决最短路径问题，并在TSP旅行商问题上取得较好的成效。同时也可以在他领域如图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类进行参考。(Ant colony algorithm is a newly developed bionic optimization algorithm that simulates the ant colony intel
基于预测及蚁群算法的云计算资源调度策略
- 基于预测以及蚁群算法实现的IDC机房云计算资源调度论文。内付matlab代码思路。(Based on prediction and ant colony algorithm, cloud computing resource scheduling of IDC computer room is realized. Inside pay matlab code thinking.)
带时间窗车辆调度问题的蚁群算法.pdf
- VRP车辆调度问题解决思路，带有时间窗口(VRP with time windows)
ALO+Pf
- 利用狮蚁群算法实现火电机组功能调度，参数处理使用stochastic ranking(Performance scheduling of thermal power generating units is based on the lion ant colony algorithm. Parametric processing is stochastic)
antColonyAlgorithm
- 利用蚁群算法解决车间调度问题，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(Using ant colony algorithm to solve job shop scheduling problem.This algorithm has the characteristics of distributed computing, positive information feedback and heuristic search. In ess