说明：蚁群算法的收敛速度分析_黄翰

蚁群、粒子群算法

说明：蚁群算法的几乎处处强收敛性分析

蚁群、粒子群算法

说明：改进的蚁群算法，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。

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说明：改进的蚁群算法，基于遗传算法的改进，解决不收敛的问题。

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说明：【2012全国赛D题参考资料】移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明： 这是基于蚁群算法的TSP问题求解，matlab编程，收敛性强，亲测可用。

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说明：该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。

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说明：基本蚁群聚类算法，解决以前算法不收敛问题，内含详细注解。

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说明：考虑到TSP问题的特点，采用一种受贪婪算法启发的贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子，实验证明，该算法能够极大地提高了算法的收敛速度又保证了最优解的得到，而且具有较好的鲁棒性。下面遗传算法求解TSP的基本步骤： （1）种群初始化。个体编码方法有二进制编码和实数编码，在解决TSP问题过程中个体编码方法为...

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说明：资源描述包括优化算法源程序及算法原理介绍。自适应协方差矩阵进化策略，一种2000年左右发展起来的新优化算法，简称CMA-ES，最近十几年得到了学术界的广泛关注，非常有应用前景。这是一种黑箱子优化算法，可以再程序末自己定义优化函数，也可以调用外部程序（如有限元等）进行计算，然后提取优化函数的解。该优化...

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