Alternatives and similar repositories for -TSP2-

Users that are interested in -TSP2- are comparing it to the libraries listed below

• YisuZhou / TSP
  遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法
  ☆354Updated 5 years ago
• kellenf / TSP_collection
  TSP算法全复现：遗传(GA)、粒子群(PSO)、模拟退火(SA)、禁忌搜索(ST)、蚁群算法(ACO)、自自组织神经网络(SOM)
  ☆864Updated 4 years ago
• zhongxiaolong1988 / GeneticAlgorithm
  通过遗传算法求解物流配送路径问题
  ☆181Updated 8 years ago
• roadwide / AI-Homework
  人工智能结课作业（A星八数码/广度优先/深度优先/粒子群寻优算法/遗传算法/蚁群算法/BP神经网络/卷积神经网络）
  ☆475Updated 3 years ago
• guangyongxing / Computational_Intelligence_homework
  智能计算课程作业：粒子群优化算法，遗传算法，蚁群算法
  ☆15Updated 6 years ago
• guoyuantao / Intelligent_Algrithm
  智能优化算法
  ☆28Updated 7 years ago
• TimePickerWang / MachineLearning
  Machine Learning in Action学习笔记，一个文件夹代表一个算法，每个文件夹包含算法所需的数据集、源码和图片，图片放在pic文件夹中，数据集放在在Data文件夹内。书中的代码是python2的，有不少错误，这里代码是我用python3写的，且都能直接运行
  ☆208Updated 6 years ago
• jiangxh1992 / GA4TSPProblem
  在matlab上使用遗传算法解决TSP旅行者问题
  ☆71Updated 8 years ago
• Lupino / bpnn
  bp 神经网络算法
  ☆128Updated 2 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆437Updated last year
• lujiaxuan0520 / Prediction-and-Scheduling-of-Shared-Bike
  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。
  ☆112Updated 7 years ago
• x2018 / GTSP_Heuristics
  使用四种基本启发式算法(模拟退火、禁忌搜索、遗传算法与蚁群算法)求解广义旅行商(广义TSP/GTSP)问题。
  ☆64Updated 2 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆152Updated 4 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆159Updated 9 years ago
• Grootzz / GA-BP
  基于遗传算法的BP网络设计，应用背景为交通流量的预测
  ☆172Updated 6 years ago
• zifeiyu0531 / ga-tsp
  遗传算法解决旅行商（TSP）问题
  ☆195Updated 3 years ago
• AiXing-w / Python-Intelligent-Optimization-Algorithms
  智能优化算法的python手动实现，注释详细
  ☆20Updated 3 years ago
• SmallVagetable / machine_learning_python
  通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯
  ☆736Updated 6 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆23Updated 5 years ago
• cheerpx / Optimization_algorithm
  群体智能优化算法
  ☆111Updated 3 years ago
• luhantao / CVRP-GA
  基于C++，使用遗传算法解决物流运输中的VRP问题
  ☆54Updated 10 years ago
• wangjiosw / GA-TSP
  使用遗传算法解决旅行商问题
  ☆15Updated 5 years ago
• DrZhang99 / tsp
  图解遗传算法求解TSP
  ☆124Updated 8 years ago
• Drbuilders / MATLAB_TSP
  MATLAB公选课论文代码，基于matlab分别使用了模拟退火算法和蚁群算法解决TSP问题
  ☆34Updated 7 years ago
• EddyGao / PSO
  粒子群优化算法
  ☆273Updated 8 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆372Updated 5 years ago
• kankan323 / NSGA-II
  多目标优化遗传算法
  ☆58Updated 7 years ago
• xyjigsaw / Dataset
  Dataset for all
  ☆40Updated 5 years ago
• qssxbhxy / 2019GMCM
  2019年第十六届华为杯数学建模竞赛F题第一名论文附代码
  ☆57Updated 6 years ago
• colabin / PSO-VRPWT
  离散粒子群优化问题
  ☆58Updated 7 years ago