说明：遗传算法建立多目标，多约束的数学模型

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说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

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说明：装箱问题 在装箱问题，对象不同的卷必须挤进有限数量的桶或容器每个的第五卷中将使用的回收箱的数目降至最低的方式。在计算复杂性理论，它是一个组合的 NP 难问题。 还有很多变化的这个问题，如 2D 包装、 线性包装，包装的重量、 包装成本，等等。他们有许多应用程序，例如填满的容器，载货汽车与重量的...

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说明：旅行商问题（TSP）询问以下问题：由于城市的名单，每对城市之间的距离，那是什么访问每个城市恰好一次，并返回到出发城市的最短路线。它是组合优化的NP难问题，在运营研究和理论计算机科学的重要。我们使用蚁群算法使用这个问题，因为输入一些基准，计算城市之间的距离的使用蚂蚁作为平行于构建解决方案，这将是城市之...

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说明：有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法。 物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。可生成本地配送最短路径图，计算最小的成本代价，绘制成本变化图及遗传代数,蚁群算法求解有时间窗约束的车辆路径问题ma...

说明：优化带车辆路径问题带时间窗的时间窗车辆路径问题（VRPTW） 是著名的 NP 难组合优化对于运输和物流系统至关重要的问题。

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值

说明：应用背景k-均值+ +是一种改进的Kmeans算法，提出了一种新的k-均值聚类算法初始化技术版本 ；它是在2007由戴维亚瑟和谢尔盖vassilvitskii提出，为NP难问题的一个近似算法k-均值 ；关键技术参考文献： ；亚瑟，D.和vassilvitskii，美国（2007）。”k-均值+ +：...

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说明：对生产线上的工位布置优化，解决NP难问题。求解最优平衡率下的工位布置，平衡个工位的负荷。达到人员精简和降低成本的目的。

PSO 工位布置优化

说明：旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，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，路径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...