用遗传算法解决旅行商问题，并用图形界面显示出来。比较了分别采用轮盘赌选择算子和锦标赛选择算子的遗传算法求解TSP问题的性能，包括：运行时间、进化总代数和最优解质量。 结果曲线可以用图形显示出来。
上传时间： 2013-12-12
上传用户：linlin
局部搜索法求解N皇后问题。这个算法的特点是引入随机因素，每次运行并不能保证求得问题的最优解，但经过运行之后，一般总能得到一个与最优解相差不大的满意解。
上传时间： 2014-11-16
上传用户：xauthu
蚁群算法的matlab源码,该程序试图对具有31个城市的VRP进行求解，已知的最优解为784.1
上传时间： 2013-12-21
上传用户：han_zh
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
标签： evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间： 2016-04-26
上传用户：zhuimenghuadie
性能优化的跟踪门算法 一个基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法，并通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回 波，最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的)与最优跟踪门相比，经理论分析和仿真数据表明，本算法有效 改善了系统的性能，尤其在强干扰、高虚警的情况下更为明显)
上传时间： 2016-05-02
上传用户：firstbyte
根据城市交通路网建设的实际, 研究了描述城市交通网络图的城市道路数据库的组织结构, 在此数据 结构的基础上依靠G IS 技术的支持, 采集了大量具体道路信息, 采用D ijk st ra 算法实现了快速最短路径搜索。根 据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻, 给出了一个搜索实例——一个包 含61 个交通路口的最短路径搜索结果的搜索时间约为1. 1
上传时间： 2016-05-18
上传用户：skfreeman
算法分析和设计课程设计报告，英文，包括分治法求最大和最小，大数乘法，排序最优2叉数等常见算法，有10个，报告包括源程序和时间复杂度分析，截图等
上传时间： 2016-06-09
上传用户：rishian
插值算法是一类重要的线性搜索方法，其基本思想是在搜索区间中不断用低次插值多项式来近似目标函数。该程序是用二次插值算法求区间上的无约束最优化解。
上传时间： 2016-06-13
上传用户：我们的船长
基于粒子群优化算法，通过多次叠代查找函数的最优项目
上传时间： 2013-12-17
上传用户：ruixue198909
* 这里是遗传算法的核心框架遗传算法的步骤： * 遗传算法核心部分的算法描述 * 算法步骤： * 1、初始化 * 1.1、生成初始种群编码 * 1.2、计算每个个体的适配值。 * 1.3、记录当前最优适配值和最优个体 * 2、选择和遗传， * 2.0、若当前最优适配值多次小于已有的最优适配值（或相差不大）很多次，或者进化的次数超过设定的限制，转4。 * 2.1、按照与每个个体的适配值成正比的概率选择个体并复制，复制之后个体的数目和原始种群数目一样。 * 2.2、（最好先打乱复制后种群的个体次序）对复制后个体进行两两配对交叉，生成相同数目的的下一代种群。 * 2.3、对下一代种群按照一定的概率进行变异 * 2.4、计算每个个体的适配值。 * 2.5、记录当前最优适配值和最优个体 * 2.6、转2 * 3、返回当前最优适配值以及其对应的编码，结束。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：plsee
