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TspSA
- 模拟退火优化旅行商问题,付城市坐标!vC++代码!
遗传算法解决求解带约束
- 遗传算法解决求解带约束的优化问题明确遗传算法求解问题的一般思路和编码设计-Genetic Algorithm for solving constrained optimization problems with a clear genetic algorithm from the general ideas and Coding Design
GA_hanshuyouhua
- 遗传算法解决函数优化问题问题，C++编写，可以改进应用于其他方面。-It is very useful for student who study genetic algorithm.
QPSO1
- QoS路由组播问题的QPSO（Quantum-behaved Paricle Swarm Optimization）算法 量子粒子群优化算法 可应用于路由组播模型等-Quantum-behaved Paricle Swarm Optimization Algorithms based on Multicast Routing Issues
Antcode
- 本程序主要是利用蚂蚁算法实现TSP最佳路径的优化问题而编写，实现求解TSP路径问题-This procedure is mainly use ant algorithm to realize the optimization problem TSP best path solving TSP, realize written routing problem
test-function
- 多目标优化遗传算法有效地避免了收敛速度慢和封闭竞争等问题， Pareto前沿更加接近理想前沿，并且收敛速度都非常快-Multi-objective optimization genetic algorithm is effective to avoid the slow convergence rate and close competition and other issues, leading Pareto closer to the ideal cutting edge, and the
solve-Tsp-problem-with-ACO-Algorithm
- 用蚁群优化算法解决TSP问题,给定core set，只是编号不同，做同样的任务序列，发现结果不同；也是存在正相关-Solve the TSP Problem with ant colony Optimization algorithm
apso
- pso优化算法，粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
PSO
- 粒子群优化算法求函数最小值代码,改变适应度函数即可在其他优化问题中得以应用-Particle swarm optimization algorithm for the minimum function code
MOEAD_KNAPSACK
- moead for knapsack 基于分解的多目标优化算法，解决多目标背包问题-moead for knapsack
antsMatlab
- 虽然对蚁群算法的研究时间不长, 但是初步研究已显示出它在求解复杂优化问题方面具有很大的优势, 特别是1998 年在比利时布鲁塞尔专门召开了第一届蚂蚁-Although research on ant colony algorithm is not long, but preliminary studies have shown that it has a great advantage in solving complex optimization problems, in particular
GA_cSharp
- 遗传算法C#代码，主要是解决多目标优化问题。只是算法的基本实现- Genetic Algorithm C# code, mainly to solve the multi-objective optimization problem. Just basic implementation of the algorithm
SKDL
- 这是软件缺陷预测问题的代码，里面包含了相关的算法代码,其中SKDL是对SDL加入核函数的优化结果，所以效果也更好-This is the software defect prediction problem code, which contains the relevant algorithm code, which is the SDDL SDL kernel function to join the optimization results, so the effect is better