说明：若干NP-困难的组合最优化问题的近似算法
深度学习
说明：本程序是一个用POS来求解NP难问题，比图TSP问题，实际仿真效果证明改算法合理
pso求解TSP问题 tsp-pso-matlab pso-tsp PSO-Matlab-tsp PSO
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...
遗传机器人 遗传算法-路径 遗传栅格 遗传蚁群-路径 路径-规划
说明：基于粒子群优化算法（PSO）的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。
NP-hard-problem tsp城市 np-hard 粒子群TSP pso求解TSP问题
说明：TSP问题是一个典型的组合优化问题，也是一个NP难题，一般很难精确地求出其最优解，因而找出有效的近似解算法具有重要意义。本文针对基本遗传算法在解决TSP问题是所存在的收敛速度慢，容易“早熟”问题，提出了一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是通过先比较两个城市间距离再进行的交换...
算法 tsp 遗传 改进 问题 解决
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...
matlab 算法 tsp ACO 使用 蚁群 解决
说明： TSP (旅行商问题—Traveling SalesmanProblem)，是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法
matlab 算法 tsp 基于 遗传 问题 旅行
说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。
matlab 算法 源代码 qos 路由 基于 蚁群 问题
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
