salesman

旅行商问题

旅行商问题，即TSP问题（Travelling salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

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上传时间： 2013-12-21

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蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启

蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发式仿生进化系统。蚁群算法包含两个基本阶段:适应阶段和协作阶段。在适应阶段,各候选解根据积累的信息不断调整自身结构。在协作阶段,候选解之间通过信息交流,以期望产生性能更好的解,这类似于学习自动机的学习机制。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题(t raveling salesman problem , TSP) ,该算法采用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结合,而且具有较强的鲁棒性[325 ] 。蚁群算法创立十多年来,无论在算法理论还是在算法应用方面都取得了很多突破性研究进展。

标签： algorithm Dorigo colony ant

上传时间： 2016-01-18

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TSP问题的动态规划求解。问题描述：旅行商问题

TSP问题的动态规划求解。问题描述：旅行商问题，即TSP问题（Travelling salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

标签： TSP 动态规划旅行商问题

上传时间： 2016-05-21

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在作业1的Employee和EmployeeDemo两个类基础上修改 1

在作业1的Employee和EmployeeDemo两个类基础上修改 1，重写Employee类的toString方法，返回Employee类的相关信息的字符串形式重写Employee类的equals方法，如果两个Employee实例的名字和所属部门相同，返回true；并在EmployeeDemo类里面验证上述两个方法 2，定义Clerk、salesman、Engineer三个类，分别继承自Employee 为salesman增加一个年销售额属性为Engineer增加一个年消化人月数属性 3，将下面的描述反映到程序里普通员工年终奖金分配方案为月薪×2 salesman：销售额×2％+月薪×1.8 Engineer：年消化人月数×300+月薪×2.5 Clerk：月薪×2.5

标签： EmployeeDemo Employee 修改

上传时间： 2016-10-21

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have recently become very interested in the area of genetic algorithms and Ant Colony Optimization t

have recently become very interested in the area of genetic algorithms and Ant Colony Optimization techniques. I was determined to write a complete program demonstrating these two techniques. In particular I wanted to compare the efficiency of these two approaches in the area of finding solutions to the Traveling salesman Problem

标签： Optimization algorithms interested recently

上传时间： 2013-12-21

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