遗传算法核心要素:父代集合的数量,选择两个父代个体的方式,交叉操作、变异操作
粒子群算法核心要素:个体当前最优与粒子群群体当前最优,生成新个体的时候与这两个最优解都会发生交叉
模拟退火算法核心要素:跳出最优解的概率必须是会随着时间变化,降温速度,初始温度,最终温度,随机解的生成方式,随季解数量
蚁群算法核心要素:不同城市之间的概率转移矩阵不断变化(受信息素的影响),参数繁多
自适应神经网络核心要素:获胜神经元的定义方式,获胜领域的大小,竞争型神经网络,常用于聚类方法
禁忌搜索算法核心要素:禁忌表长度,产生随机解的方式,本实现中为两两交换枚举(大规模节点不适用)具体资源在附件中