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基于蚁群、粒子群、遗传和 taboo搜索算法的 Job shop 问题Matlab解决方案及测试文件

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简介：
本项目提供了一套用于解决Job Shop调度问题的MATLAB工具包，集成了蚁群优化、粒子群优化、遗传算法及禁忌搜索方法。包含详尽的测试文件以评估不同策略的效果。 蚁群算法、粒子群优化算法、遗传算法（GA）以及模拟退火（TS）算法解决Job shop调度问题的Matlab源码及测试文件。

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  • 基于蚁群、粒子群、遗传和 taboo搜索算法的 Job shop 问题Matlab解决方案及测试文件
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    本项目提供了一套用于解决Job Shop调度问题的MATLAB工具包，集成了蚁群优化、粒子群优化、遗传算法及禁忌搜索方法。包含详尽的测试文件以评估不同策略的效果。 蚁群算法、粒子群优化算法、遗传算法（GA）以及模拟退火（TS）算法解决Job shop调度问题的Matlab源码及测试文件。
     
  • 基于集合遗传、蚁群和粒子群算法混合方法求解TSP问题的MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种结合集合遗传算法、蚁群优化及粒子群优化技术的新颖混合策略，专门用于解决旅行商问题(TSP)，并通过MATLAB进行了有效实施与验证。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：集合遗传算法、蚁群算法及粒子群算法的混合算法解决TSP问题的MATLAB程序 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员。
     
  • TSP求解方法探究：基于遗传算法、粒子群优化及蚁群优化的解决方案
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法、粒子群优化和蚁群优化技术解决旅行商问题(TSP)的方法，旨在通过比较分析找到更有效的解决方案。 利用遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）以及蚁群算法（ACO）来求解旅行商问题。我的博客中有这些算法的详细原理介绍及代码实现，欢迎查看。
     
  • 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。
     
  • 基于混合蚁群粒子群算法的TSP问题求解方法
    优质
    本研究提出了一种结合了蚁群系统和粒子群优化技术的新算法，专门用于解决旅行商问题(TSP)，通过融合两种算法的优势来提高搜索效率和解的质量。 混合蚁群粒子群算法用于求解TSP问题。
     
  • MATLAB中的遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和蚁群算法(AS)
    优质
    本简介聚焦于在MATLAB环境中实现与应用的三种重要优化算法：遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）及蚁群算法（ACO），探讨其原理及其在问题求解中的独特优势。 最近在上智能计算方法实验课，在课程里我编写了一些程序：使用MATLAB实现遗传算法（GA）解决最小生成树问题，并采用了PURFER编码；用粒子群算法（PSO）处理无约束最优化问题；以及利用蚁群算法（AS）来解决TSP问题。希望有人能够改进这些代码并与我分享经验，这样更有意义和价值。如果有相关宝贵的经验或建议，请随时交流，谢谢！
     
  • 基于粒子群算法的VRP问题MATLAB代码解决方案
    优质
    本项目提供了一种利用改进粒子群优化算法解决车辆路径规划（VRP）问题的MATLAB实现方案，旨在通过高效搜索策略减少配送成本。 自己用粒子群算法解决了VRP问题，并使用Matlab编写了相关代码，这是我的毕业论文内容。
     
  • 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。
     
  • Scikit-Opt：遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群优化、免疫算法、人工鱼群算法、差分进化及TSP问题解决方案
    优质
    Scikit-Opt是一款集成了多种智能优化算法（如遗传算法、粒子群等）的Python工具包，专门用于解决复杂的优化任务和经典的TSP问题。 Python中的群智能（遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法以及人工鱼群算法）文档： 安装pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本： git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征功能1：UDF（用户定义函数） 现在可用！例如，您刚刚制定了一种新型的选择操作。您的选择操作如下所示： 演示代码： # 步骤1：定义自己的运算符: def selection_tournament(algorithm, tourn_size): # 请在此处填写具体实现 pass
     
  • 基于遗传算法与蚁群算法结合的方法解决TSP问题（2008年）
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    本研究提出了一种创新方法，通过融合遗传算法和蚁群算法的优势来优化解决旅行商问题(TSP)，旨在提高路径规划效率及寻找更优解。该论文发表于2008年，为物流、交通等领域提供了新的解决方案思路。 本段落探讨了将遗传算法与蚁群算法相结合的方法，并在此基础上对两种算法进行了改进。对于遗传算法而言，我们调整了交叉长度、优化了种群更新策略；而对于蚁群算法，则改善了信息素保留率和自动更新机制。此外，还提出了一种新的信息素更新模型。通过针对51个城市进行TSP问题的仿真计算，结果显示将这两种算法融合使用具有较好的效果。