环形拓扑网络设计中启发式与元启发式算法性能研究数据集

数据集概述

该数据集围绕环形拓扑网络设计展开，聚焦蚁群优化（ACO）、遗传算法（GA）等启发式与元启发式算法的性能研究，结合旅行商问题（TSP）优化场景，提供相关实验代码与文档资料。

文件详解

• Pengujian Performansi Algoritma (1).ipynb：Jupyter Notebook格式代码文件，可能包含算法性能测试的实验代码、数据处理及结果分析过程。
• vertopal.com_Pengujian Performansi Algoritma (2).pdf：PDF格式文档，可能为算法性能研究的报告或论文，包含研究方法、实验结果及分析结论。

适用场景

• 网络优化研究：分析环形拓扑网络设计中启发式与元启发式算法的性能差异。
• 算法比较分析：对比蚁群优化、遗传算法在旅行商问题等优化场景中的表现。
• 计算机网络教学：作为网络算法性能测试的案例数据，辅助相关课程教学。
• 智能算法应用：探索启发式算法在实际网络设计优化中的应用潜力。