说明：旅行商问题（TSP）询问以下问题：由于城市的名单，每对城市之间的距离，那是什么访问每个城市恰好一次，并返回到出发城市的最短路线。它是组合优化的NP难问题，在运营研究和理论计算机科学的重要。我们使用蚁群算法使用这个问题，因为输入一些基准，计算城市之间的距离的使用蚂蚁作为平行于构建解决方案，这将是城市之...

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说明：有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法。 物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。可生成本地配送最短路径图，计算最小的成本代价，绘制成本变化图及遗传代数,蚁群算法求解有时间窗约束的车辆路径问题ma...

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值

说明：应用背景k-均值+ +是一种改进的Kmeans算法，提出了一种新的k-均值聚类算法初始化技术版本 ；它是在2007由戴维亚瑟和谢尔盖vassilvitskii提出，为NP难问题的一个近似算法k-均值 ；关键技术参考文献： ；亚瑟，D.和vassilvitskii，美国（2007）。”k-均值+ +：...

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说明：对于经典np问题矩形排样问题通过遗传算法进行优化，从而原料利用率，降低废料面积，提升厂家利益。

排样-遗传算法 排样优化算法 遗传算法矩形 下料 矩形排样

说明：对生产线上的工位布置优化，解决NP难问题。求解最优平衡率下的工位布置，平衡个工位的负荷。达到人员精简和降低成本的目的。

PSO 工位布置优化

说明： TSP (旅行商问题—Traveling SalesmanProblem)，是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法

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说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

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说明：0-1整数规划有很广泛的应用背景，比如指派问题，背包问题等等，实际上TSP问题也是一个0-1问题，当然这些问题都是NP问题，对于规模较大的问题用穷举法是没有办法在可接受的时间内求得最优解的，本程序只不过是一个练习，得意之处是用递归法把所有解都排列出来。另：胡运权所著的《运筹学基础及应用（第三版）》第...

整数规划

说明：旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，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，路径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...