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TSP_ACO_MMAS
- 用蚁群算法求解旅行商问题，城市数量为50，迭代500次-to solve tsp with ant
ACO
- TSP旅行商问题，解决城市旅行距离最短的问题，基于蚁群算法求解。-TSP traveling salesman problem, solve the problem of urban travel the shortest distance, based on ant colony algorithm.
GA
- 应用遗传算法解决旅行商（TSP）问题，算法中的染色体交叉过程改进了基本遗传算法的交叉办法。改程序可以求解30个城市的旅行商问题，也可以稍作修改继续扩展为更多城市的旅行商问题。-Applying the genetic algorithm to solve the traveling salesman (TSP) problem, the algorithm improves the process of chromosomal crossover compared to traditional
daimayasuo
- 包含：基于蚁群算法求解对称非对称旅行商问题 粒子群优化算法演示(PSO) 基于遗传算法(GA)的多变量旅行商问题(TSP) 遗传算法优化BP 神经网络在数据预测方面的应用 金融数量分析相关代码-Comprising: Solving Symmetric Asymmetric Traveling Salesman Problem Based on Ant Colony Algorithm Particle Swarm Optimization Demo (PSO) Mult
AS-matlab-source
- 基本蚁群算法的matlab程序，以旅行商问题（TSP）为求解模型。-The basic ant colony algorithm matlab procedures to the traveling salesman problem (TSP) to solve the model.
ACforTSP
- 蚁群算法是一种新型群智能算法，为求解旅行商问题提供新的方法-ANT CLONY algorithm is a new method to solve tsp.
GAforTSP
- VC++ 6.0环境下利用遗传算法求解三十个城市的旅行商（TSP）问题-GA for TSP
Simulated_Annealing
- VC++ 6.0环境下利用模拟退火算法求解旅行商（TSP）问题-simulation annealing for TSP
simulate-annealing-MFC
- 利用模拟退火算法求解旅行商（TSP）问题，MFC对话框-MFC dialgo simulation annealing for TSP
碎纸片还原MATLAB实现
- 基于碎纸片拼接问题的TSP求解算法，适用于2013年国赛题(Chip stitching algorithm, TSP problem solving)