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旅行商问题(TSP)
路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,用于解决如
旅行商问题
(
TSP
)等组合优化问题。
算法如诗
·
2024-03-25 19:38
路径优化算法(Path
Optimization)
算法
matlab
路径优化算法
速读-张量流处理器(
TSP
)
“Thinkfast:atensorstreamingprocessor(
TSP
)foracceleratingdeeplearningworkloads.”2020ACM/IEEE47thAnnualInternationalSymposiumonComputerArchitecture
Reacubeth
·
2024-02-15 05:27
徐奕的专栏
机器学习
人工智能
体系结构
深度学习
蚁群算法实现
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式搜索算法,常用于解决组合优化问题,如
旅行商问题
(
TSP
)、图的最短路径问题等。
qq_51497433
·
2024-02-13 23:46
算法
把大蒜和芋头这样炒,居然这么好吃,上桌就抢光,吃一次念念不忘
调味料:素蚝油1.5Tbsp、糖2
tsp
、乌醋1.5Tbsp图片发自Ap
一勺美食
·
2024-02-12 14:21
【
TSP
问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.问题描述
旅行商问题
(
TSP
)是一个经典的组合优化问题,它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下
天天Matlab代码科研顾问
·
2024-02-11 21:08
路径规划
matlab
开发语言
P、NP、NPC、NP困难
著名的
TSP
csuzhucong
·
2024-02-10 16:40
python
numpy
机器学习
如何选择旅游路线,使得假期旅游路费最少?
这里就需要引入一个著名的优化问题——
旅行商问题
。本文将介绍
TSP
的基础知识,并使用MTZ消除子环方法优化一个简单的
TSP
问题的示例。
MindOpt_003
·
2024-02-06 06:28
旅游
阿里云
数学建模
整数规划2024.1.17
指派问题每个任务指派一个人每个人只做一项任务
旅行商问题
从任意城市出发,每个城市只经过依次,任意两个城市之间通过有费用,问最终回到出发城市的最小费用。
Xing_ke309
·
2024-02-04 11:20
算法
人工智能之进化计算:基于遗传算法求解
TSP
问题,C/C++实现
和生物界中生物的繁殖进化一样,遗传算法的过程主要包括:选择,交叉,变异,每次迭代都能生成比上一代更好的种群。并且,交叉应该是高概率,变异应该是低概率(维持物种稳定,并且能够进化)。算法主要思想(无性繁殖,纯属个人见解):根据当前种群生成两份样本,第一份:用当代最好的一半样本直接变异,生成一份新的样本;第二份:从当代最好的一半样本中随机选择,构成新的另一半样本,不变异。(自然界中有无性繁殖,所以交叉
crazybobo1207
·
2024-02-03 16:34
人工智能
c语言
c++
启发式算法
引入以一个著名的问题为例——
旅行商问题
(
TSP
)。假设有一个商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,最后回到原来出发的城市,求最短路径。
Sanchez·J
·
2024-01-31 18:06
美赛
启发式算法
算法
python
数学建模
寒假训练——第三周(状压DP)
目录A-入门-状压递推B-入门-状压dfsC-经典状压DPD-鸽巢原理+状压枚举E-
旅行商问题
简单小习题:积木画(蓝桥杯十三届省赛B组)A-入门-状压递推A-入门-状压递推思路:状压DPDPDP+递推具体实现
AC自动寄
·
2024-01-31 02:15
vj集训补题
图论
算法
c++
DP
状态压缩
卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、
TSP
问题知识点回顾
前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点,这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的
TSP
问题,这边也只是知其形,便于日后应用到一些实际案例中。
竹叶青lvye
·
2024-01-28 12:57
程序员的数学
卡尔曼滤波
隐马尔可夫模型
动态规划
粒子滤波
遗传算法(GA)
例如,机器学习、聚类、控制(如煤气管道控制)、规划(如生产任务规划)、设计(如通信网络设计、布局设计)、调度(如作业车间调度、机器调度、运输问题)、配置(机器配置、分配问题)、组合优化(如
TSP
、背包问题
基因组分析
·
2024-01-27 02:26
基于禁忌搜索算法的
TSP
路径规划matlab仿真
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1
TSP
问题描述4.2禁忌搜索算法原理4.3算法步骤5.完整程序1.程序功能描述基于禁忌搜索算法的
TSP
路径规划,输出优化收敛曲线以及路线规划图
软件算法开发
·
2024-01-26 03:07
MATLAB程序开发
#
路线规划
matlab
算法
禁忌搜索
TSP路径规划
「
TSP
思维导图学语文」统编小学语文二下《找春天》
TSP
思维导图绘制法用“想—找—画”三步画出中心主题一级分支二级分支思维导图就完成啦!中心主题一级分支二级分支思维导图就完成了!
秋茗老师
·
2024-01-24 03:02
图论基本知识--->最短路练习--->最小生成树
生成子图:补图:点集相同,边集不相交,并集为完全图连通图,连通块:图的储存方式:邻接矩阵,邻接表(链式,ve)图的遍历:(BFS,双向DFS(优化),DFS)图上DFS:汉密尔顿通路问题,汉密尔顿回路问题,
旅行商问题
最短路问题
~Cc
·
2024-01-23 06:07
图论
算法
c++
数据结构
图论
139基于matlab多旅行商MTSP问题
基于matlab多旅行商MTSP问题,利用遗传算法求解多
旅行商问题
的算法设计,输出MTSP路径。相互独立路径,同一起点路径。程序已调通,可直接运行。
顶呱呱程序
·
2024-01-21 15:53
matlab工程应用
matlab
算法
开发语言
M-TSP
多旅行熵
TBOX与
TSP
之间的工作协同简介
T-Box(TelematicsBox)是车辆智能网联系统中的重要组成部分,主要用于采集车辆数据并与
TSP
(TelematicsServiceProvider,车联网服务提供商)进行实时通信。
MarkHD
·
2024-01-20 16:54
汽车
【KOA MTSP】开普勒算法KOA求解单仓库多
旅行商问题
【含Matlab源码 3809期】
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
Matlab领域
·
2024-01-20 11:02
Matlab路径规划(高阶版)
matlab
启发式算法解决
TSP
、0/1背包和电路板问题
1.LasVegas题目设计一个LasVegas随机算法,求解电路板布线问题。将该算法与分支限界算法结合,观察求解效率。代码python代码如下:#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2024/1/4@Time:16:21@Author:MainJay@Desc:LasVegas算法解决电路问题"""importheapqimportrandommaps=[]nums=8fori
NK.MainJay
·
2024-01-20 08:12
启发式算法
算法
刷题总结1.17 下午
旅行商问题
(TravelingSalesmanProblem,
TSP
)是一个著名的组合优化问题,描述的是一个旅行商要在给定的一系列城市之间找到最短的路径,使得每个城市只访问一次,并最终回到起点城市。
小白冲冲冲123
·
2024-01-20 04:44
算法
MILP加速运算技巧(三)——以OR-Tools设置惰性约束为例
文章目录前言OR-Tools添加惰性约束的方法基于简单
TSP
的对比实验无惰性约束部分惰性约束完全惰性约束完整代码前言在运筹学建模和求解过程中1,“lazyconstraints”(惰性约束)是一种动态添加约束的策略
Lins号丹
·
2024-01-19 20:33
数学建模
数学建模
OR-Tools
求解器
惰性约束
贪心算法【
TSP
问题】
每一个阶段都选择当前最优的解;注意:我们选择的只是当前阶段的最优解,所有整体上不一定是最优解;
TSP
+贪心题目简介:
TSP
问题(旅行家问题):旅行家旅行n个城市,要求每个城市仅经过一次,最后返回出发城市选择算法
续写少年!
·
2024-01-19 10:53
算法入门
贪心算法
算法
leetcode
算法期末复习总结
算法期末复习一、概论二、算法效率分析2.1算法分析框架2.2三种渐进符号2.3非递归算法的效率2.4递归算法的效率三、蛮力法3.1选择排序3.2冒泡排序3.3穷举法
旅行商问题
(
TSP
)背包问题分配问题四
Tarench
·
2024-01-19 10:21
note
算法
计算智能——人工免疫算法
生物学上免疫系统的基本概念二、生物免疫过程三、人工免疫算法四、免疫遗传算法疫苗的获取和接种例:
TSP
问题介绍疫苗的获取和接种过程五、克隆选择算法一、概述免疫算法是什么?
_hermit:
·
2024-01-19 02:45
计算智能
算法
人工智能
启发式算法
学习
蚁群算法(ACO)解决旅行商(
TSP
)问题的python实现
TSP
问题
旅行商问题
(TravellingSalesmanProblem,简记
TSP
,亦称货郎担问题):设有n个城市和距离矩阵D=[dij],其中dij表示城市i到城市j的距离,i,j=1,2…n,则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短
筱筱西雨
·
2024-01-16 06:32
计算智能
算法
python
人工智能
深度优先
启发
启发式算法
《算法图解》笔记——大O表示法
,这样的算法包括
旅行商问题
的解决方案(一种非常慢的算法)注意:算法的速度指的
染染有个小虎牙
·
2024-01-16 00:33
文献阅读:Large Language Models as Optimizers
文献阅读:LargeLanguageModelsasOptimizers1.文章简介2.方法介绍1.OPRO框架说明2.Demo验证1.线性回归问题2.旅行推销员问题(
TSP
问题)3.PromptOptimizer3
Espresso Macchiato
·
2024-01-14 19:32
文献阅读
OPRO
prompt工程
深呼吸
Google
LLM
强化学习求解
TSP
(八):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python
·
2024-01-14 15:30
Python
优化算法
python
开发语言
TSP
(Python):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python
·
2024-01-14 15:00
Python
优化算法
python
算法
强化学习求解
TSP
:Qlearning求解
旅行商问题
(Traveling salesman problem,
TSP
)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python
·
2024-01-14 15:00
Python
优化算法
python
算法
强化学习求解
TSP
(七):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python
·
2024-01-14 15:59
Python
优化算法
python
开发语言
经典算法-模拟退火算法求解
旅行商问题
TSP
经典算法-模拟退火算法求解
旅行商问题
TSP
旅行商问题
(TravelingSalesmanProblem,
TSP
)是组合优化中的经典问题。
Alex_StarSky
·
2024-01-13 10:34
机器学习
GPT实战系列
模拟退火算法
机器学习
旅行商问题
TSP问题
SA算法
经典算法
强化学习求解
TSP
(六):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-11 09:40
TSP
Qlearning
python
python
开发语言
优化算法
强化学习
深度强化学习
强化学习求解
TSP
(四):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-11 09:10
TSP
Qlearning
python
python
开发语言
深度强化学习
强化学习
Qlearning
tsp
强化学习求解
TSP
(三):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-11 09:09
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
强化学习
Qlearning
路径优化
tsp
强化学习求解
TSP
(五):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-11 09:33
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
深度强化学习
强化学习
TSP
Qlearning
强化学习求解
TSP
(二):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-10 15:56
TSP
Qlearning
python
python
开发语言
优化算法
进化计算
强化学习
tsp
深度强化学习
TSP
(Python):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-10 15:55
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
优化算法
强化学习
深度强化学习
tsp
强化学习求解
TSP
:Qlearning求解
旅行商问题
(Traveling salesman problem,
TSP
)提供Python代码
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-10 15:25
python
Qlearning
TSP
python
开发语言
强化学习
深度强化学习
Qlearning
强化学习求解
TSP
(一):Qlearning求解
旅行商问题
TSP
(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策,该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下:1.初始化Q值函数,将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步,根据当前状态选择一个动
IT猿手
·
2024-01-10 15:49
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
优化算法
tsp
强化学习
一文读懂,值得细读,遗传算法等优化算法的收敛性及分析模型
它主要应用在机器人学(移动机器人路径规划,关节机器人运动轨迹规划,细胞机器人的结构优化等),函数优化(非线性,多模型,多目标优化等),规划管理(生产规划,规划制图,并行机任务分配等),信号处理和人工生命组合优化(
TSP
莹莹苏莹
·
2024-01-09 20:00
启发式算法matlab
算法
启发式算法
matlab
数学建模中的经典问题-旅行商(
TSP
)问题
1、相关理论2、算法流程3、代码实现4、结果显示1、相关理论旅行商(
TSP
)问题是数学建模中的经典问题,它是一个典型的NP完全问题。
matlab数学建模加油站+
·
2024-01-09 20:03
数学建模
算法
动态规划:状态压缩DP入门(两道例题c++)
文章目录糖果
旅行商问题
糖果题目传送门糖果店的老板一共有MMM种口味的糖果出售。为了方便描述,我们将MMM种口味编号111∼MMM。小明希望能品尝到所有口味的糖果。
Yuleo_
·
2024-01-08 21:57
动态规划
算法题解
动态规划
c++
算法
matlab仿真蚁群算法程序源代码报告
TSP
商旅计算城市距离矩阵迭代寻找最佳路径
蚁群算法MATLAB仿真课题内容和要求蚁群算法是一种智能优化算法,在
TSP
商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由MarcoDorigo首次提出,该算法来源于蚂蚁觅食行为。
yushibing717
·
2024-01-06 19:27
数据挖掘
人工智能
124基于matlab的禁忌搜索算法和蚁群优化算法优化
TSP
路径
基于matlab的禁忌搜索算法和蚁群优化算法优化
TSP
路径,动态输出路径规划过程及输出最小距离。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。需要直接拍下,拍下后发邮箱。标价为程序价格,不包含售后。
顶呱呱程序
·
2024-01-06 12:10
matlab工程应用
算法
路径优化
matlab
禁忌搜索算法
蚁群优化算法
基于模拟退火优化算法的
TSP
问题求解matlab仿真
目录1.
旅行商问题
(
TSP
)2.模拟退火算法(SimulatedAnnealing)3.基于模拟退火优化算法的
TSP
问题求解4.MATLAB程序5.仿真结果1.
旅行商问题
(
TSP
)
旅行商问题
是一个经典的组合优化问题
fpga和matlab
·
2024-01-05 23:09
部分上传资源仿真展示与分析
MATLAB
板块7:优化类问题
算法
matlab
开发语言
模拟退货
TSP
旅行商问题
是什么
问题描述:
旅行商问题
是什么。问题解答:
旅行商问题
(TravelingSalesmanProblem,
TSP
)是一种著名的组合优化问题,属于NP-hard问题。
神笔馬良
·
2024-01-05 12:50
人工智能
nginx相同域名下不同路径的转发
比如通过同一域名下二级路径规则做映射,解决一个域名下实现多服务器访问,来达到路径规则模式下反向代理功能server{listen80;server_namedict.google.com;location/
TSP
weixin_33971130
·
2024-01-04 17:43
运维
后端
php
旅行商问题
(笔记)
介绍:现在假设有4个城市,到各个城市都有一定的花费,你是一个旅行商要到这4个城市去售卖物品,这4个城市必须都走一遍,问走哪条路线花费最少?(起点可任意,最终要回到起点)分析:经过分析有以下这几种路线(假设从北京开始):我们可以看到,如果有4个城市的话,路线一共有:3x2=6条,5个城市有:4x3x2=24条,假设有n个城市,总路线就有:(n-1)!条,时间复杂度很高,如果只有4、5个城市时,可以用
丶lemon7
·
2024-01-04 11:38
笔记
动态规划
算法
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