shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 导入ACA_TSP蚁群算法,将目标函数、节点数量、种群数量、迭代次数、距离矩阵等参数传入该算法对象中 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance...
蚁群算法 (Ant Colony Optimization):模拟蚂蚁寻找食物的行为,通过信息素的沉积和蒸发来寻找优化路径。 免疫优化算法(Immune Optimization Algorithm):基于免疫系统的进化过程,通过模拟抗体的生成和免疫反应来优化问题。 人工鱼群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm):模拟鱼群觅食行为,通过个体之间的位置调整和信息共享来搜...
(i +1) % num_points]]foriinrange(num_points)])# 导入IA_TSP蚁群算法,将目标函数、节点数量、种群数量、迭代次数、交叉概率、变异概率等参数传入该算法对象中fromsko.IAimportIA_TSP ia_tsp = IA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=500, max_iter=800, prob_mut=0.2, T=...
1)之间的点 # points_coordinate[i][0]、points_coordinate[i][1]是第i个点的x,y坐标 points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2) # 采用欧几里得距离度量计算每两个点之间的距离生成一个距离矩阵
(num_points)]) # 导入ACA_TSP蚁群算法,将目标函数、节点数量、种群数量、迭代次数、距离矩阵等参数传入该算法对象中 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) # 运行蚁群算法,寻找最优解 ...
启发式算法Python代码库——scikit-opt ⼀个封装了7种启发式算法的 Python 代码库——scikit-opt （差分进化算法、遗传算法、粒⼦群算法、模拟退⽕算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法）安装 pip install scikit-opt 特性 特性1：UDF（⽤户⾃定义算⼦）# step1: define your own operator:def ...
scikit-opt,一个纯Python群体智能算法库(差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法),特点是轻量、易部署,支持GPU运算。项目地址:github.com/guofei9987/sciki...
模拟退火算法 (Simulated Annealing):受金属退火过程启发,通过接受状态降低的解的概率来在搜索空间中跳出局部最优解。 蚁群算法 (Ant Colony Optimization):模拟蚂蚁寻找食物的行为,通过信息素的沉积和蒸发来寻找优化路径。 免疫优化算法(Immune Optimization Algorithm):基于免疫系统的进化过程,通过模拟抗体的生成和免疫反应...
(遗传算法、粒子群算法、模拟退火、蚁群算法、免疫优化算法、鱼群算法,旅行商问题)Heuristic Algorithms(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony Algorithm,Immune Algorithm, Artificial Fish Swarm Algorithm and TSP in Py
shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 导入ACA_TSP蚁群算法,将目标函数、节点数量、种群数量、迭代次数、距离矩阵等参数传入该算法对象中 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance...