基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
华为诺亚联合中科大发布工具调用模型ToolACE，效果持平GPT-4获开源第一
【10月更文挑战第10天】华为诺亚方舟实验室与中国科学技术大学合作推出ToolACE，一种自进化合成过程的工具调用模型。ToolACE通过多智能体交互和双重验证系统生成准确、复杂、多样化的工具学习数据，显著提升大型语言模型（LLM）的功能调用能力。实验结果显示，使用ToolACE数据训练的80亿参数模型性能媲美GPT-4，在伯克利功能调用排行榜上获得开源第一。
面向软件工程的AI智能体最新进展，复旦、南洋理工、UIUC联合发布全面综述
【10月更文挑战第9天】近年来，基于大型语言模型（LLM）的智能体在软件工程领域展现出显著成效。复旦大学、南洋理工大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员联合发布综述，分析了106篇论文，探讨了这些智能体在需求工程、代码生成、静态代码检查、测试、调试及端到端软件开发中的应用。尽管表现出色，但这些智能体仍面临复杂性、性能瓶颈和人机协作等挑战。
基于prim算法求出网络最小生成树实现网络社团划分和规划
该程序使用MATLAB 2022a版实现路线规划，通过排序节点权值并运用Prim算法生成最小生成树完成网络规划。程序基于TSP问题，采用遗传算法与粒子群优化算法进行路径优化。遗传算法通过编码、选择、交叉及变异操作迭代寻优；粒子群优化算法则通过模拟鸟群觅食行为，更新粒子速度和位置以寻找最优解。