李伟的研究探讨了遗传算法和蚁群算法在“一刀切”排样问题中的整合应用。-ITADN社区

优质

本文探讨了将遗传算法与蚁群算法相结合解决一刀切排样问题的方法，旨在提高优化效率及解的质量。作者李伟通过实验验证了该混合算法的有效性。李伟的研究论文《一刀切排样问题的遗传算法与蚁群算法整合研究》探讨了如何通过结合遗传算法和蚁群算法来优化排料的一刀切问题。

ACOGA.rar_蚁群遗传算法_融合蚁群与遗传算法_遗传蚁群算法_蚁群遗传

优质

本资源为ACOGA（Ant Colony Genetic Algorithm）相关资料，包含蚁群遗传算法的研究与应用。该算法结合了蚂蚁觅食的智能行为和生物进化原理，通过模拟自然界中的两种现象来优化复杂问题求解过程。适合于深入学习和研究算法融合技术。蚁群遗传融合算法结合了两种算法的优点，互相补充不足之处。

TSP.zip_TSP问题求解_改进蚁群算法_tsp_蚁群算法/遗传算法/优化的蚁群算法_遗传蚁群

优质

本项目致力于解决经典的TSP（旅行商）问题，采用并优化了传统的蚁群算法，并结合遗传算法的优势，旨在提高路径优化效率与精度。可以使用蚁群算法、遗传算法以及改进的蚁群算法来解决旅行商问题（TSP）。根据需求可以选择不同规模的TSP实例，例如包含31个城市或48个城市的案例。

关于遗传算法与蚁群算法在TSP及配电网重构问题中应用的研究

优质

本研究探讨了遗传算法和蚁群算法在旅行商问题(TSP)以及配电网重构中的应用效果，分析两者结合优化的可能性及其实际效能。博士论文探讨了遗传算法与蚁群算法的应用与发展。遗传算法基于达尔文的自然进化论及孟德尔的遗传变异理论，是一种以种群为基础的智能优化方法；而蚁群算法则是模拟蚂蚁觅食行为的一种新型群体智能优化技术。这两种算法在自然科学、工程技术以及现代管理等领域中有着广泛的应用前景，并能有效地解决各种复杂的优化问题。本段落对上述两种算法进行了深入研究，针对它们存在的收敛速度慢和早熟等缺点，引入创新的思想与方法设计出了改进的遗传算法和蚁群算法，从而改善或解决了这些问题。这些新算法被成功应用于旅行商问题（TSP）及配电网络重构等问题中。

蚁群算法与TSP问题应用探究

优质

本研究深入探讨了蚁群优化算法在解决旅行商问题(TSP)中的应用，分析其原理及改进策略，旨在提高路径规划效率和准确性。本段落档是本人智能优化算法课程的大作业，完全原创。从蚁群算法的背景知识到基本原理都有详尽的介绍，并应用蚁群算法解决了TSP问题：包括问题描述、基本思想、解题步骤、流程图、代码实现、实验仿真以及实验结果和结论等详细记录，希望对有需要的朋友有所帮助。

VRP问题中蚁群算法和遗传算法的源代码-遗传算法版.rar

优质

本资源提供了一个解决VRP（车辆路径规划）问题的遗传算法版本源代码。通过优化配送路线，减少运输成本，适用于物流、配送等行业研究与应用。在论坛上发现关于VRP（车辆路径问题）的资料较少。现整理了前人留下的相关资源，特别是有关蚁群算法与遗传算法解决VRP问题的源代码，希望能对大家有所帮助。其中包含了一个名为“遗传算法.rar”的文件，内含利用遗传算法处理VRP问题的相关代码和资料。

TSP问题中自适应蚁群算法的应用研究

优质

本研究探讨了在旅行商问题(TSP)中的自适应蚁群算法应用，通过优化参数自适应调整机制提高算法效率和搜索质量。针对蚁群优化算法在旅行商问题（TSP）求解中的局限性，本段落提出了一种基于自适应的蚂蚁算法，并将其应用于TSP路径规划的设计中。通过将自适应机制与传统蚂蚁算法结合，形成了改进后的自适应蚁群算法，旨在提高路径规划效率。实验结果表明，改进后的算法能够在较短时间内找到全局最优路径，在收敛速度、搜索质量和局部寻优能力方面均表现出显著提升。

蚁群算法的MATLAB完整代码及研究-ant-colony:探索蚁群优化算法，谁来一起探讨？

优质

本项目旨在通过MATLAB实现蚁群算法，并提供一个交流平台以促进对该优化技术的研究与讨论。欢迎有兴趣的朋友加入，共同探索和分享蚁群算法的应用与发展。蚁群算法的MATLAB完整代码来自EE509课程项目《计算智能混合蚁群优化研究》。该项目由Miclaine Emtman、RJ Macaranas 和 Elias Sutter在加州理工学院CalPoly完成，指导老师为于海伦博士，时间为2020年春季学期。到目前为止，唯一完成的部分是A星搜索路径查找算法的实现。要使用它，请进入project_code目录并下载源文件。运行Dijkstra-ACO.m文件以查看输出结果。此过程展示了在simpleMapMatlab对象上进行从指定起点和目标点出发的A*搜索的结果。目前，已经完成了对simpleMap上的A星搜索算法的应用，并为图像文件夹中的2D地图创建了相应的流程图。已建立project_code目录来包含完成项目的完整A*搜索代码。下一步是确定如何评估该算法的表现情况，在本周末前应能继续推进实施Dijkstra-ACO算法的工作。截至5月12日，团队正在进一步开发A星搜索功能，并尝试将其应用于exampleMaps.mat文件中的地图数据中。

利用蚁群和遗传算法求解TSP问题

优质

本研究结合了蚁群优化与遗传算法，提出了一种新颖的方法来解决旅行商问题(TSP)，旨在提高计算效率及寻找更优解。蚁群算法与遗传算法可以用来解决TSP问题，并且有相应的程序实现。

改进蚁群算法在车辆路径问题中的应用研究

优质

本研究探讨了针对车辆路径问题的改进型蚁群算法的应用，旨在提高物流配送效率和降低成本。通过优化算法参数和引入新机制，增强了解决实际问题的能力。蚁群算法的改进可以在MATLAB中进行仿真研究，对此有兴趣的人可以深入探讨一下。

是否确定退出登录?

李伟的研究探讨了遗传算法和蚁群算法在“一刀切”排样问题中的整合应用。

全部评论 (0)