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MATLAB TSP (GA、PSO).zip

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简介：
本资源包含使用MATLAB实现的旅行商问题(TSP)求解代码，采用遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)两种方法，适用于科研与学习。 在MATLAB中可以使用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（HPSO）来求解旅行商问题的最优路径。这两种方法都能快速找到解决方案，并且可以直接调整初始路径以适应具体需求。

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  • MATLAB TSP (GA、PSO).zip
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    本资源包含使用MATLAB实现的旅行商问题(TSP)求解代码，采用遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)两种方法，适用于科研与学习。 在MATLAB中可以使用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（HPSO）来求解旅行商问题的最优路径。这两种方法都能快速找到解决方案，并且可以直接调整初始路径以适应具体需求。
     
  • TSP算法的Python实现代码（包含SOM-ST-ACO-SA-PSO-GA）.zip
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    本资源提供了一个Python程序包，实现了多种优化算法如自组织映射、改进蚁群系统等与经典TSP问题相结合的解决方案。内含源码及示例数据集，适用于研究和教学用途。 TSP算法复现python源码（包含SOM_ST_ACO_SA_PSO_GA）【资源介绍】：此代码包实现了多个针对TSP问题的算法，并对st70.tsp数据集进行了测试，调整了参数以达到最佳效果，可以直接使用。 **实现的算法包括**： - 动态规划(DP) - 遗传算法(GA) - 粒子群优化(PSO) - 模拟退火(SA) - 蚁群优化(ACO) - 自适应神经网络(SOM) - 禁忌搜索(TS) **使用提示**： 1. **遗传算法核心要素**：父代集合数量、选择机制（即如何从当前群体中挑选父母个体）、交叉操作和变异操作。 2. **粒子群优化的核心要素**：每个粒子的局部最优解与整个种群的全局最优解，新粒子生成时会基于这两个最佳位置进行调整。 3. **模拟退火算法核心要素**：跳出最优点的概率随时间变化、降温速率、初始温度和最终温度设定值以及随机解的产生方式及数量控制。 4. **蚁群优化的核心要素**：城市间的概率转移矩阵由信息素浓度决定，不断更新；该方法涉及大量参数调整以获得最优结果。
     
  • GA-BP和PSO-BP算法的Matlab源码.zip
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    本资源提供基于遗传算法（GA）优化BP神经网络及粒子群优化（PSO）应用于BP神经网络改进的Matlab实现代码。下载后可用于相关算法研究与仿真实验。 GA-BP及PSO-BP, GA-BP的Matlab源码可以在相关资源库或平台上找到。
     
  • PSO-GA-SVM: PSO与GA优化的SVM算法
    优质
    PSO-GA-SVM是一种结合了粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）来优化支持向量机(SVM)参数的机器学习方法，旨在提升分类精度。 利用遗传算法和粒子群优化算法来优化支持向量机可以提高模型的性能和泛化能力。这两种元启发式搜索算法能够有效地解决复杂问题中的参数调优难题，从而提升支持向量机在分类或回归任务上的表现。
     
  • 基于GA和PSO算法解决10个城市TSP问题
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    本研究采用遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）相结合的方法，有效解决了包含十个城市的旅行商问题(TSP)，展示了该混合方法在路径优化中的高效性和优越性。 使用GA（遗传算法）和PSO（粒子群优化）算法来求解包含10个城市的旅行商问题。
     
  • 基于PSO和GA的MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了粒子群优化(PSO)及遗传算法(GA)的多种应用，并探讨了两者结合在求解复杂问题中的优势。 交流学习，共同探讨粒子群算法与遗传算法的结合应用及其优化问题。
     
  • PSO-GA算法.rar
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    本资源包含PSO-GA（粒子群优化与遗传算法结合）算法的相关内容和实现代码，适用于解决复杂优化问题的研究者和技术爱好者。 本算法采用遗传算法对粒子群优化算法进行改进，形成了GA-PSO算法，并附有程序使用说明。
     
  • MATLAB中的GA与PSO结合方法
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    本研究探讨了在MATLAB环境下遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）相结合的方法，旨在提升复杂问题求解效率及精度。 GA和PSO组合算法可以用于优化Matlab程序。这种方法结合了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的优点，能够有效地解决复杂问题并提高搜索效率。在实际应用中，通过将这两种方法结合起来，可以在保持快速收敛性的同时避免陷入局部最优解的问题。
     
  • MATLAB中GA-PSO混合算法的源代码
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    本段落提供了一种创新的MATLAB源代码实现，结合了遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）的优点，旨在解决复杂优化问题。代码高效、灵活，适合科研和工程应用。 基于遗传粒子群混合算法的MATLAB源码用于优化无线传感网络中的路由。
     
  • 基于GA-PSO算法的GAPSO-share.zip
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    本项目提供了一种结合遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）技术的混合策略——GA-PSO，旨在提升复杂问题求解效率。通过MATLAB实现并封装于GAPSO-share.zip中，适用于学术研究及工程应用。 我从网上下载了一个GA-PSO算法，并尝试利用遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）组合的策略进行优化。然而，我发现该算法存在问题，尽管效率尚可。我在下载原始代码后发现一个问题：它假设所有设计变量的上下限都相同。因此，我对程序进行了修改和改进，使其能够处理不同上限的情况，并修复了一些bug。 在使用遗传算法进行优化时遇到的问题是其不稳定性和容易陷入局部最优解的现象令人困扰；有时两次运行的结果差异甚至可以达到30以上。由于时间限制，在不得不选择1000次迭代后取最小值作为最终结果的情况下，虽然问题看似解决了，但从学术角度来看却显得尴尬。 因此，我决定采用GA-PSO算法来尝试优化策略，并发现尽管该组合方法在效率上表现良好，但仍然存在一些需要解决的问题。通过对原始代码的修改和改进使其能够适应不同设计变量上下限的情况并修复了一些bug之后，我认为这个版本更加实用了。