【路径规划】基于萤火虫算法求解旅行商问题matlab源码.zip

教与学优化算法Teaching–Learning-Based Optimization (TLBO)matlab代码

A course in combinatorial optimization (A. Schrijver) 经典的组合优化教材

交叉熵方法是一个自适应的收敛优化方法，对解决优化问题效果非常的好

【TSP问题】基于混沌粒子群算法求解旅行商问题matlab源码.pdf

设计了基于标准差分进化算法differential evolution, DE与遗传算法genetic algorithm, GA的混合差分进化算法hybrid DE, HDE, 同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题traveling salesman problem, TSP的求解难题, 给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法, 并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明, 与DE和GA相比, HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显, 证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。

Author(s): Noor H. Awad & Mostafa Z. Ali Paper：Ensemble Sinusoidal Differential Covariance Matrix Adaptation with Euclidean Neighborhood for Solving CEC2017 Benchmark Problems

针对热轧批计划问题进行了MTSP（多旅行商问题）建模，并对该问题设计了混合遗传算法，经某大型钢厂实例数据进行了仿真测试。计算结果表明，该算法给出了较优的轧制批计划方案，解决了热轧轧制批计划的编制问题。

热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.

Matlab Hill代码ieee_cec_2014_nmmso 2014年IEEE进化计算大会代码库，其中包含Niching Migratory Multi-Swarm Optimizer和文献中的其他两个多模态优化器 所提供的实现方式与Jonathan E. Fieldsend发表在IEEE进化计算会议论文集，第2593-2600页，2014年的“奔跑的山丘：利用适当的迁移多群优化器进行多模态搜索”中使用的实现方式相同。 机构存储库： 依赖性：您将需要Ian Nabney的Netlab toobox（因为NMMSO使用其dist2函数来计算矩阵之间的平方距离）。 这可以从 请在Matlab的命令行中使用“帮助function_name”来获取函数用法的说明-请注意，“ _ iterative”版本将算法运行一代（并且可以将上一代终端的状态作为输入）。 这允许逐步进行用于行为分析的算法。 非迭代版本本质上包装了迭代版本。 我已经输入了代码注释，子程序（希望如此！）在命名上并不是太不透明。 任何查询，错误修复等，请给我发电子邮件。