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Bee-Colony-Meta-Heuristic-for-MDVRP-master.zip

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简介：
这段资料是一个关于利用蜂群元启发式算法解决带有时间窗口约束的多车辆路径规划问题（MDVRPTW）的代码库，适用于研究和教学。 改进ABC算法解决MDVRP问题可以为初学者提供一些思路。首先需要理解基本的蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）原理及其在车辆路径规划中的应用。然后，根据多配送中心车辆路径规划（Multi-Depot Vehicle Routing Problem, MDVRP）的具体需求，设计适合的改进策略。 可以从以下几个方面入手： 1. 参数调整：对ABC算法的关键参数进行优化配置。 2. 混合方法：结合其他启发式或精确求解技术增强算法性能。 3. 问题特定信息利用：根据MDVRP的特点引入领域知识以提高搜索效率和解的质量。 4. 并行计算应用：考虑如何有效使用并行处理能力加速大规模实例的解决过程。 通过上述方向的研究，可以为实际物流配送系统提供更好的解决方案。

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    《Mining Heterogeneous Information Networks for Principles and Metapath-based Applications》一书深入探讨了异构信息网络（HIN）领域的核心原则与元路径应用技术，为读者提供了全面的知识体系和实用案例分析。 《Mining Heterogeneous Information Networks for Principles and Methodologies》是由Han JiaWei编写的关于异构信息网络方面的理论书籍。
     
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  • 利用人工蜂群算法解决单目标优化问题（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）附MATLAB代码.zip
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    本资源提供基于人工蜂群算法（ABC）解决单目标优化问题的详细教程及MATLAB实现代码，适合研究与学习使用。 【智能优化算法-人工蜂群算法】基于人工蜂群算法求解单目标优化问题2（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）附带MATLAB代码和原理资料。
     
  • 蜜蜂花粉 (Honey Bee Pollen) 数据集
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    本资源为Stata用户提供的“for分类变量网状meta命令”模块，适用于执行针对分类数据的网状Meta分析。由sevenekz开发的此工具包极大地简化了研究者在医学及社会科学领域中比较多种干预措施或治疗方法效果的工作流程。 Stata 网状meta分析的应用代码可以直接按照do文件运行。
     
  • 小样本学习中的元迁移学习（Meta-transfer Learning for Few-shot Learning）.zip
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  • server配置文件.meta
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    Server配置文件.meta是与服务器配置相关的元数据文件，通常包含关于主配置文件的信息和版本控制细节，用于帮助管理和跟踪服务器设置的变化。 emule 必需的服务器列表文件是不可缺少的。