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遗传算法实现旅行商问题
- 本算法中采取了种群规模为100，同时采用轮盘赌来获取种群。开始使用随机的方法得到初始的种群-the algorithm adopted a population size of 100, using roulette to access populations. Using the stochastic method initial Stocks
模拟退火算法实现旅行商算法
- 采用的是康力山等人确定的实验参数。 对于n个城市的旅行商问题，其参数如下： 初始温度：t0=280, 每一个温度下采用固定的迭代次数L=100n, 温度的衰减系数alpha=0.92 算法停止的准则是当相邻两个温度得到的解变化很小时算法停止。-used the Stanozolol Hill were determined by the experimental parameters. N cities for the traveling salesman problem, the para
n_pls
- 这是我自己花了很多时间写的一个模式识别源码。奉献出来与感兴趣的朋友分享，绝对可靠。.. - Dedication out with friends interested in sharing, absolutely reliable. ..
Boltzmann Machin
- 仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结
hopfild1
- Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元
优化TSP局部搜索法
- TSP算法，应用局部搜索法得到最优路径，已经经过优化。没有密码，可以使用，vc环境下使用。-TSP algorithm, using local search to be optimal path has been optimized. No password can be used, vc environments.
Conception
- 模式识别的源代码，针对大样本集中样本自动分类的程序，可以手动控制输入点！-pattern recognition source code, sample concentration on large samples of automatic classification procedure can be controlled manually input!
ant
- 蚂蚁算法解TSP问题 为华中科技大学硕士毕业论文原代码。-Ant Algorithm for TSP to Huazhong University of Science and Master's theses original code.
gatsp
- 遗传算法在TSP中的应用的原代码， 具体的代码见内。-Genetic algorithm source code applies in TSP with detailed code
神经网络代码
- matlab小程序，为初学者提供一些常用的例子-There provide some basic matlab programs that will help a biginer a lot.
宽度优先
- 宽度优先搜索法见cpp1.cpp文件，在vc6.0环境运行实现-width priority search see cpp1.cpp documents in the operation to achieve environmental vc6.0
8SM2
- 双向广度优先搜索算法法见8SM2.cpp文件，vc6.0环境运行实现-two-way breadth - first search algorithm see 8SM2.cpp France, achieving operating environment vc6.0