说明：在大学生或者研究生数学建模竞赛中旅行商优化问题是一个很重要而又难解决的问题，本人自编程蚁群算法智能程序很好的解决此问题。

TSP--蚁群算法 tsp 蚁群算法-tsp 蚁群算法 数学建模

说明：基于对网络图的节点和连线的表示，建立了以弧集为基础的粒子群算法，用来解决旅行商最短路程优化问题，程序中网络图每次生成皆为随机

说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，IDW距离反比加权方法，基于chebyshev的水声信号分析，可以动态调节运行环境的参数，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，一个师兄的毕设。

说明：包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,可以动态调节运行环境的参数，最小二乘回归分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，重要参数的提取。

说明：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本。最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig（1959）等人提...

说明：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

matlab 算法 应用 优化 粒子

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...

说明：改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是两种典型的群体智能算法。由于算法的高效性和易实现性，因此 成为了众学者的研究焦点。目前，这两种算法已被应...

matlab 算法 pso tsp 应用 ACO 改进

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...

matlab 算法 tsp ACO 使用 蚁群 解决

说明：蚁群论文

蚁群、粒子群算法