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自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解TSP问题代码

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mall-swarm是一套微服务商城系统，采用了 Spring Cloud Hoxton & Alibaba、Spring Boot 2.3、Oauth2、MyBatis、Docker、Elasticsearch、Kubernetes等核心技术，同时提供了基于Vue的管理后台方便快速搭建系统。mall-swarm在电商业务的基础集成了注册中心、配置中心、监控中心、网关等系统功能。文档齐全，附带全套Spring Cloud教程。

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Maximum Power Point Tracking for Solar Panels using Particle swarm optimization (PSO)

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本代码的实现包括两个部分： 第一部分： 基于人工势场法的机器人路径规划：随机生成12-15个障碍物，每个障碍物随机占据6-20个栅格，利用该人工势场法编程实现机器人从左下到右上的路径规划。 同时在代码中已实现动态展示的效果。 第二部分： 基于果蝇优化算法的路径规划：根据提供的地图，实现单机器人的全局路径规划。以及拓展部份的双机器人路径规划，两个机器人分别从左下到右上，和从右下到左上。 调用方法： 第一部分：直接运行main.m，有关于调参的部分在main.m开头 第二部分： 单机器人部分：提供了两个地图的示例，test1.m和test2.m 双机器人部分：思路是设置不同的起始点，把单机器人部分连续跑两遍，同时判断不会相撞的条件是计算交叉点处是否有时间差

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