52ai / CodeCraftLinks
设施选址算法模型:spfa+最小费用最大流+(二进制粒子群优化算法/量子行为粒子群优化算法/遗传算法)
☆11Updated 8 years ago
Alternatives and similar repositories for CodeCraft
Users that are interested in CodeCraft are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 配送路线优化系统,Web端项目,遗传算法+蚁群算法+多目标优化☆20Updated 5 years ago
- Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization (ACO) for travel itinerary planning☆48Updated 10 years ago
- 标准遗传算法(简单遗传算法),参照官方C语言版本进行python2.7语言重构。实数编码,轮盘赌选择,模拟二进制交叉(SBX),多项式变异。☆17Updated 8 years ago
- 求解TSP问题的:蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、动态规划算法、贪心算法☆54Updated 3 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 years ago
- 毕业设计源码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化☆18Updated 8 years ago
- Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据☆37Updated 7 years ago
- 基于大数据平台的知识图谱存储访问系统☆12Updated 7 years ago
- 聚类分析: K均值聚类算法、层次聚类算法☆25Updated 10 years ago
- 基于深度学习的共享单车预测与调度解决方案,使用神经网络构建单车需求量与时间段和地理画像的关联,预测不同区域单车需求量;使用蚁群算法规划最优单车调度路径。☆101Updated 6 years ago
- BP神经网络☆28Updated 10 years ago
- 一个用于爬股票历史数据,并根据历史数据分析挖掘并对未来数据进行预测的项目☆17Updated 7 years ago
- 美国King County房价预测训练赛 神经网络☆34Updated 7 years ago
- 智慧物流算法大赛简介: 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集,对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码,分为四个主要的部分:1.数据预处理;2.特征工程;3.建模调参训练;4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 使用libsvm和遗传算法优化支持向量机的cost和gamma参数☆33Updated 13 years ago
- 以TSPLIB中的ch130为测试数据,通过数据测试分析蚁群算法中各参数对算法性能的影响,并使用遗传算法在此数据上实验来与之对比,以更加深入了解蚁群算法。☆13Updated 8 years ago
- 2021阿里云供应链大赛之需求预测及单级库存优化,B榜73名☆26Updated last year
- 【厦门大学毕业设计】蚁群算法实现vrp问题java版本☆21Updated 8 years ago
- 一个利用ANN(人工神经网络)和GA(遗传算法)实现污水排放溯源的个人项目。☆15Updated 4 years ago
- 🎲OmegaXYZ.com机器学习的文章目录☆19Updated 4 years ago
- 多目标优化遗传算法☆55Updated 6 years ago
- ☆23Updated 4 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- 差分进化算法的python实现☆23Updated 10 years ago
- 基于空间众包的动态物流配送路径智能规划系统☆53Updated 6 years ago
- spark tutorial for big data mining。包括app流量运营分析、als推荐、smote样本采样、RFM客户价值分群、AHP层次分析客户价值得分、手机定位数据商圈挖掘、马尔可夫智能邮件预测、时序预测、关联规则、推荐电影好友等。☆40Updated 2 years ago
- 该项目旨在为物流公司货车规划最优行进路线,可按最短距离、最短时间两种方案进行规划,其次系统还能根据用户标注的路况(堵车级别:非常拥挤、较拥挤、一般、通畅)动态调整路线。☆38Updated 8 years ago
- machine_learning的使用python基本算法实现,包括正则化的多项式拟合,em对高斯混合模型的聚类,逻辑回归,pca降维。于2015年秋季学期机器学习课完成。(包含报告)☆20Updated 9 years ago
- 毕业设计:基于改进神经网络的风电功率预测系统☆36Updated 6 years ago
- 机器学习的特征工程,包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago