搜索资源列表
8-Number
- 八数码难题至今仍然是难以真正解决的NP-hard,这里仅提供了一种实现，当然里面难免存在bug.
beibao_多种算法
- 0-l背包问题是子集选取问题。一般情况下，0-1背包问题是NP难题。0-1背包 问题的解空间可用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与装载问题的回溯法十分类 似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当 右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索。否则将右子树剪去。设r是当前剩余 物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r≤bestp时，可剪去右 子树。计算右子树中解的上界的更好方法
8-Number
- 八数码难题至今仍然是难以真正解决的NP-hard,这里仅提供了一种实现，当然里面难免存在bug.-Eight digital problem is still difficult to really solve the NP-hard, here only provides a realize, of course, there will inevitably exist bug.
ACO
- 蚁群优化算法是一种基于自然启发的metaheuristic算法,从其提出到现在历经10多年的发展到目前已经成为一种解决组合优化问题的有效工具。最大团问题是一个经典的NP难的组合优化问题,很多实际问题都可以抽象为对无向图上最大团问题的求解,所以,对最大团问题的研究无论在理论上还是实际上都有重要意义。 -Ant colony optimization algorithm is a metaheuristic based on natural
TSP
- TSP( Traveling Salesman Problem) is a typical NP complete problem ,genetic algorithm is the perfect method for solving NP complete problem. -TSP (Traveling Salesman Problem) is a typical NP complete problem, genetic algo
12
- 启发式遗传算法在电子商务下物流配送中心选址中的研究. 电子商务环境下的物流配送中心选址问题比较复杂，涉及因素较多。根据物流配送特点，对配送中心选址模型的变动 费用和时间约束作修改，建立更加合理的适用于电子商务环境下的物流配送中心选址模型。由于选址模型属于NP难问题，故采用启 发式遗传算法进行求解。 [关键词] 电子商务 启发式遗传算法 物流配送中心-Heuristic Genetic Algorithm in e-co
sa_tsp
- 旅行商（TSP）问题一直以来都是一个NP难问题，旅行商问题（TSP问题）就是一销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。本次软件设计是利用模拟退火算法解决TSP问题，通过该软件设计，对模拟退火算法和旅行商问题有个初步的认识。-Traveling Salesman (TSP) problem has always been a NP hard problem,
TSPGA
- 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic algorithm is based on Darwin' s t
AFastTSPSolverUsingGAOnJAVA
- 参考文章 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic Algorithm article reference D
TSPGACode
- 程序源代码 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic algorithm source code is bas
TSPGA2
- 修正后版本 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Amended version of genetic algorithm
TSP_GA
- 使用进化计算算法解决TSP（Travelling Sales man Problem）问题的算法实现。程序显示了进化计算在解决NP-Hard的传统难题上的优势。-The use of evolutionary computation algorithm to solve TSP (Travelling Sales man Problem) algorithm problem.
BinPacking
- 十一个不同的算法解决一个NP-Hard问题。 包括遗传算法GA, 爬山算法HC。 名称：K背包问题-10 Pop,Single Ally-Gene Mutation EA 10 Pop,2 Ally-Gene Mutation EA 10 Pop,10 Ally-Gene Mutation EA 10 Pop,20 Ally-Gene Mutation 10 Pop,100 Ally-Gene Mutation
particle_swarm_optimization-Solve-the-TSP-problem.
- 基于粒子群优化算法（PSO）的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Based on Particle Swarm Optimization (PSO) of the 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
tabu_search-Solve-the-TSP-problem
- 基于禁忌搜索算法的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Tabu search algorithm based on the 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
genetic_algorithm-Solve-the-TSP-problem
- 基于遗传算法的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Genetic Algorithm Based on 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
ant_colony_system-Solve-the-TSP-problem
- 基于蚁群算法的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP-hard问题。-Ant colony algorithm based on the 50 cities TSP problem solving can be extended to a similar NP-hard problem.
POS_c
- 本程序是用PSO用于求解NP难问题，如0-1背包问题，效果很好-This procedure is used PSO for solving the NP hard problems, such as 0-1 knapsack problem, well
NP
- 算法当中的NP问题的详细讲解以及各种实例算法讲解-Among the NP algorithm is explained in detail the problem as well as various examples of algorithms to explain
NP
- 基于模拟退火的粒子群算法，基于自然选择的粒子群算法，基于杂交的粒子群算法-Based on simulated annealing particle swarm algorithm, based on natural selection, particle swarm optimization, particle swarm optimization based on hybrid