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蚁群算法学习包
- 蚁群算法相关论文
旅行商问题的改进粒子群算法
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混沌粒子群优化算法
- 混沌粒子群优化算法，一个比较不错的中文版的论文。有兴趣看看。。
蚁群算法文档
- 蚁群算法经典文档
制粒子群算法的移动机器人路径规划
- [摘要】 由于用Pso进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径，使算法受到一定的局 限性．为此。研究了一种伞新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法．首先用栅格法描述机器人工作环境，在此基础 上，将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码，并以路径长度为适应值，产生初始种群后，再对粒子佗置和速度进行更新，经 过多次迭代，即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径．该方法模型简单，算法复杂度低，收敛速度快，计算机仿真实验 证明『，该方法的有效性和先进性．
QAS组播 蚁群
- QAS蚁群算法程序
蚁群算法论文集
- 压缩包里有125篇蚁群算法方面的文献，涉及蚁群算法概述、应用等，十分全面
云自适应粒子群算法
- 基于云模型的自适应粒子群算法，很有思想，很好！-Based on cloud model adaptive particle swarm algorithm, very ideological, very good!
含边界变异的粒子群算法
- 含边界变异的粒子群算法 PDF文件-border variation with the PSO algorithm PDF files!
基于带变异算子的粒子群优化算法
- 基于带变异算子的粒子群优化算法 下载PDF文件-with variations based on the Operator Particle Swarm Optimization algorithm to download PDF files!
EhCache 分布式缓存集群方案
- EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是 Hibernate 中默认的 CacheProvider。由于 EhCache 是进程中的缓存系统，一旦将应用部署在集群环境中，每一个节点维护各自的缓存数据，当某个节点对缓存数据进行更新，这些更新的数据无法在其它节点中共享，这不仅会降低节点运行的效率，而且会导致数据不同步的情况发生。例如某个网站采用 A、B 两个节点作为集群部署，当 A 节点的缓存更新后，而 B 节点缓存尚未更新就可能出现用户在浏览页面的时候，一会是
标准蚁群算法
- 利用matlab编程，标准蚁群算法解决物流优化问题
Zookeeper集群安装
- zookeeper集群安装说明和配置说明(Zookeeper cluster installation and configuration)
蚁群算法论文+源代码
- 利用蚁群算法求解旅行商问题 n个城市的坐标，n×2的矩阵 NC_max 最大迭代次数(Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem)
基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划研究
- 本文主要研究的是机器人避障，通过混合粒子群算法来实现，里面含算法步骤，实例分析，对研究机器人避障的朋友在理论上有所帮助(This paper mainly studies the robot obstacle avoidance, through the hybrid particle swarm algorithm to achieve, which contains the steps of the algorithm, example analysis, to study the robo
粒子群算法PSO源代码 MATLAB
- 详细地阐述了粒子群算法PSO源代码，十分全面(PSO source code for particle swarm optimization)
基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源码收藏
- 基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源码，使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。(Robot path planning MATLAB source code based on ant colony algorithm, using grid discretization method to model the environment with obstacles, using adjacency matrix to stor
关于蚁群算法的报告
- 介绍了蚁群算法的来源，实现以及性能，希望能帮助初学者迅速掌握蚁群算法的基本知识(a brief intro to ant algorithm)
蚁群算法 约束条件下
- 对有约束的优化问题．提出了一种改进的蚁群算法．将罚函数策略引入算法中，自动调节惩罚比，避免过度惩罚。算法构造了蚁群适应函数．结合局部搜索策略引导蚂蚁找到解空间中有希望的区域。经过一系列算例测试。证明算法对这些问题的求解是有效的。