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RSS订阅原创 河马优化算法HO python源码+一键数据分析
代码目录如下：多次运行结果中存在1.txt~23.txt等23个文件，分别对应了每个CEC测试函数所运行得到的结果直接运行main.py即可，结果存放在多次运行结果中，然后运行数据测评.py会生成数据分析的xlsx文件。
2025-07-14 20:36:30
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原创 白鲸优化算法（BWO）python源码+一键数据分析
代码目录如下：多次运行结果中存在1.txt~23.txt等23个文件，分别对应了每个CEC测试函数所运行得到的结果直接运行main.py即可，结果存放在多次运行结果中，然后运行数据测评.py会生成数据分析的xlsx文件。
2025-04-15 17:13:09
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原创 海洋捕食者算法（MPA）详解及python源码
海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA）是一种基于自然界捕食行为的元启发式优化算法。它模拟了海洋中捕食者（如鲨鱼、金枪鱼等）在不同猎物密度环境下采用的和策略，从而在搜索空间中实现高效的全局探索与局部开发。该算法的设计灵感源自生物学中关于“最优觅食理论”（Optimal Foraging Theory）的研究成果。
2025-04-15 15:45:10
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ortools求解多TSP问题
使用ortools解决任务分配问题（TSP）问题，TSP问题是旅行商问题，商人从起点出发，覆盖所有的点，每一个城市必须进行覆盖，并且至多覆盖一次，知道最终覆盖完毕所有城市，我们的目的是使其路径最小。求解TSP问题的常用方法为智能算法。
由于python具有开发速度快的优点，故许多智能算法的版本都是python的，然而python是解释性语言，运行效率很低，故难以保证运行的速度和效率导致最终求解问题的速度较低，但是google开发出来的ortools工具可以利用python作为工具求解，并且能够快速的求解TSP问题，当城市的数量为50的时候，ortools甚至能够在1s左右给出结果，我们在路径求解的基础上还给出了可视化界面。
但是单个的TSP问题难以满足复杂的问题需求，我们使用ortools解决多TSP问题并进行了可视化，多TSP的求解相对于单TSP肯定会慢一些，但是效果还是很不错的。
2024-04-08
使用ortools解决TSP问题源码
使用ortools解决任务分配问题（TSP）问题，TSP问题是旅行商问题，商人从起点出发，覆盖所有的点，每一个城市必须进行覆盖，并且至多覆盖一次，知道最终覆盖完毕所有城市，我们的目的是使其路径最小。求解TSP问题的常用方法为智能算法。
由于python具有开发速度快的优点，故许多智能算法的版本都是python的，然而python是解释性语言，运行效率很低，故难以保证运行的速度和效率导致最终求解问题的速度较低，但是google开发出来的ortools工具可以利用python作为工具求解，并且能够快速的求解TSP问题，当城市的数量为50的时候，ortools甚至能够在1s左右给出结果，我们在路径求解的基础上还给出了可视化界面。
2024-04-08
空空如也
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