旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
标签： 旅行商问题
上传时间： 2013-12-20
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蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界 中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发 式仿生进化系统。蚁群算法包含两个基本阶段:适应阶 段和协作阶段。在适应阶段,各候选解根据积累的信息 不断调整自身结构。在协作阶段,候选解之间通过信息 交流,以期望产生性能更好的解,这类似于学习自动机 的学习机制。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅 行商问题(t raveling Salesman problem , TSP) ,该算法采 用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结 合,而且具有较强的鲁棒性[325 ] 。 蚁群算法创立十多年来,无论在算法理论还是在算 法应用方面都取得了很多突破性研究进展。
标签： algorithm Dorigo colony ant
上传时间： 2016-01-18
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TSP问题的动态规划求解。问题描述：旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
上传时间： 2016-05-21
上传用户：sevenbestfei
在作业1的Employee和EmployeeDemo两个类基础上修改 1，重写Employee类的toString方法，返回Employee类的相关信息的字符串形式 重写Employee类的equals方法，如果两个Employee实例的名字和所属部门相同，返回true； 并在EmployeeDemo类里面验证上述两个方法 2，定义Clerk、Salesman、Engineer三个类，分别继承自Employee 为Salesman增加一个年销售额属性 为Engineer增加一个年消化人月数属性 3，将下面的描述反映到程序里 普通员工年终奖金分配方案为月薪×2 Salesman：销售额×2％+月薪×1.8 Engineer：年消化人月数×300+月薪×2.5 Clerk：月薪×2.5
标签： EmployeeDemo Employee 修改
上传时间： 2016-10-21
上传用户：jeffery
have recently become very interested in the area of genetic algorithms and Ant Colony Optimization techniques. I was determined to write a complete program demonstrating these two techniques. In particular I wanted to compare the efficiency of these two approaches in the area of finding solutions to the Traveling Salesman Problem
标签： Optimization algorithms interested recently
上传时间： 2013-12-20
上传用户：牛布牛
