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基于蚁群算法的AD HOC网络路由算法
有一些关于蚁群算法的移动自组网的路由算法的论文,供大家参考,我用NS2仿真,有应用这个软件的请给我点帮助,谢了。
所属分类:
其它
发布日期:2009-06-30
文件大小:46kb
提供者:
xuanguan2004
基于于仿生优化的遗传算法的数学基础
遗传算法是一种仿生优化算法,该教程侧重于遗传算法的数学基础
所属分类:
其它
发布日期:2009-08-11
文件大小:2mb
提供者:
liurw1
基于演化蚁群算法的TSP问题论文
基于演化蚁群算法的TSP问题论文,蚁群算法是最近几年才提出来的一种新的仿生优化算法,它是由意大利学者M.Dorigo, V.Mahiezzo, A.Colorni等人受自然界中真实蚂蚁群体寻找食物过程的启发而率先提出来的
所属分类:
其它
发布日期:2010-04-14
文件大小:944kb
提供者:
taoxingzhen
基因表达式编程-第六版
这是一个最新的“基因表达式编程”资料,非常清晰的PDF格式,喜欢新技术和仿生优化算法的朋友不妨看看
所属分类:
其它
发布日期:2010-04-15
文件大小:2mb
提供者:
Genius_Lynn
粒子群优化算法应用毕业论文
在智能领域,大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件,如要求优化函数可微等,仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法,由于其几乎不存在对问题的约束,因此,得到广泛应用。本次毕业设计将基于群体智能的粒子群优化算法作为研究课题,主要任务及目标为:熟悉和掌握基本粒子群优化算法的基本原理,分析影响算法性能的参数,熟悉基本粒子群优化算法的改进算法和改进策略,利用Matlab科学计算语言进行算法仿真,掌握科学研究的基本过程和方法。提出一种改进的粒子群优化算法,并进行仿真比
所属分类:
其它
发布日期:2010-04-20
文件大小:752kb
提供者:
jiemei424
几种仿生优化算法的比较
很好,是我有了进一步的提高。将仿生优化算法介绍的很清楚,仿生优化算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。由于这些算法求解时不依赖 于梯度信息,故其应用范围较广,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。阐述了三种典型的仿生优化算 法———遗传算法、蚁群算法和混合蛙跳算法各自的产生背景、基本思想以及实现步骤,然后深入分析讨论了它们的异同之 处与适用范围,最后指出了仿生优化算法今后的发展趋势和研究方向,其中提出的一些改进思路对进一步的研究工作有 一定的理论意义和应用价
所属分类:
其它
发布日期:2011-07-10
文件大小:114kb
提供者:
zhangxiaoting9
蚁群算法原理及其应用
介绍仿生优化算法中的蚁群算法,和遗传算法、模拟退火算法等触发式算法一样可用于路径优化,参数估计等问题
所属分类:
3G/移动开发
发布日期:2011-10-31
文件大小:18mb
提供者:
w6683647
蚁群算法原理及应用(段海滨)
本书系统、深入地介绍了蚁群算法的原理及其应用,力图囊括国内外在这一学术领域的最新研究成果。全书包括10章,主要内容包括蚁群算法的思想起源、研究现状及机制原理;蚁群算法的复杂度分析;蚁群算法的收敛性证明;蚁群算法参数对其性能的影响;蚁群算法在参数选择原则;离散域和连续域蚁群算法的若干改进策略;蚁群算法在多个优化领域的典型应用;蚁群算法的硬件实现技术;蚁群算法与其他仿生优化算法的比较与融合;蚁群算法的研究展望。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-10-16
文件大小:18mb
提供者:
hbcncll
粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序
粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现,因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟,仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下:本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况,较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论,总结常见的改进的粒子群优化算法。其
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-05-28
文件大小:1kb
提供者:
checkpaper
蚁群算法理论及其在优化打孔机作业路径的应用
蚁群算法是一种新出现的仿生进化算法,广泛应用在现代化优化领域。该文详细介绍了该算法的原理与实现过程,并讨论其在优化打孔机作业路径上的应用。最后,评述了所得出的结论,分析算法的优缺点,为此提供了可改进的方向。
所属分类:
其它
发布日期:2013-07-07
文件大小:100kb
提供者:
u011327278
蚁群算法及其应用
《蚁群算法原理及其应用》系统、深入地介绍了蚁群算法的原理及其应用,力图概括国内外在这一学术领域的最新研究进展。全书共包括10章,主要内容包括蚁群算法的思想起源、研究现状及机制原理;蚁群算法的复杂度分析;蚁群算法的收敛性证明;蚁群算法参数对其性能的影响;蚁群算法的参数选择原则;离散域和连续域蚁群算法的若干改进策略;蚁群算法在多个优化领域的典型应用;蚁群算法的硬件实现技术;蚁群算法与其他仿生优化算法的比较与融合;蚁群算法的研究展望;最后还在附录部分给出了基本蚁群算法的程序源代码和相关网站。
所属分类:
其它
发布日期:2013-09-24
文件大小:18mb
提供者:
huangbin6
萤火虫算法(精华版)
算法思想源于模拟自然界中萤火虫在晚上群聚活动的自然现象而提出的,在萤火虫的群聚活动中,各只萤火虫通过散发荧光素与同伴进行寻觅食物以及求偶等信息交流。一般来说,荧光素越亮的萤火虫其号召力也就越强,最终会出现很多萤火虫聚集在一些荧光素较亮的萤火虫周围。人工萤火虫算法就是根据这种现象而提出的一种新型的仿生群智能优化算法。在人工萤火虫群优化算法中,每只萤火虫被视为解空间的一个解,萤火虫种群作为初始解随机的分布在搜索空间中,然后根据自然界萤火虫的移动方式进行解空间中每只萤火虫的移动。通过每一代的移动,最
所属分类:
其它
发布日期:2017-10-31
文件大小:2mb
提供者:
li5168538
新的仿生算法:蟑螂算法
蟑螂算法是一种最新的基于仿生学的元启发式优化算法,对解决组合优化问题有很好的结果。
所属分类:
其它
发布日期:2008-12-13
文件大小:532kb
提供者:
nanjingborui
遗传算法原理及应用.pdf
遗传算法是一种仿生优化算法,模仿生命与智能的产生与进化过程,适用于大规模、高度非线性的不连续多峰函数的优化及无解析表达式的目标函数的优化。
所属分类:
其它
发布日期:2009-03-07
文件大小:3mb
提供者:
caoshancheng123
天牛须算法
新研究出来的仿生优化算法,大家可以借鉴学习,效果很好,值得推荐
所属分类:
讲义
发布日期:2018-04-20
文件大小:482kb
提供者:
qq_33825561
基于蚁群算法的零售业连锁网点选址与布局模拟
基于蚁群算法的零售业连锁网点选址与布局模拟,孙永征,李望,蚁群算法是今年来出现的一种新型的仿生优化算法,是求解复杂优化问题的有效方法。本文应用蚁群算法研究多中心城市的零售业连锁网
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-04
文件大小:494kb
提供者:
weixin_38631182
人工免疫算法在机械设计中的应用
通过对目前几种常用仿生优化算法的研究与分析,在基本免疫算法的框架下用C++实现人工免疫算法;通过测试函数研究提高算法性能的关键因素。将疫苗接种、基因重组、动态分库操作、多重变异概率调节机制加入到算法中,并通过大量实验测试,提高了算法性能。并且通过探讨交叉操作对免疫算法的影响,提出一种比较适合免疫算法的交叉算子;进而得出了改进后算法的流程并验证了其性能。最终将改进后的算法应用于机械设计问题实例,并与相应文献比对优化结果,证明了改进后算法的优越性能。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-24
文件大小:208kb
提供者:
weixin_38509656
人工仿生优化算法.zip
该zip文件包括了matlab实现的三大人工仿生的优化算法——人工鱼群算法、人工萤火虫算法、人工蜂群算法。除了基本程序外,还包括了三大算法各自的改进版本的代码。欢饮大家下载学习。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-07-27
文件大小:20kb
提供者:
Matlab16
蝗虫(蚱蜢)优化算法Grasshopper-Optimization-algorithm-master.zip
简介:蝗虫算法( Grasshopper Optimization Algorithm,GOA ) 是 由 Saremi 等[1]于2017 年提出的一种元启发式仿生优化算法,具有较高的搜索效率和较快的收敛速度,且算法本身特殊的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程,具有较好的寻优精度。 内容:GOA蝗虫优化算法,测试单峰和多峰函数
所属分类:
互联网
发布日期:2020-11-08
文件大小:758kb
提供者:
feizaijiulinghou
一种新型多目标P系统仿生优化算法
提出一种基于P系统的仿生优化算法以求解多目标优化问题,P系统的动态膜结构增强了算法的适应性,经典的NSGA-II拥挤距离选择策略和膜内仿生自噬机制的相结合提高了最优Pareto解的多样性。内循环中的动态变异规则、交流规则、交叉规则使得所提算法获得的Pareto最优边界与真实Pareto最优前沿的逼近度更高。仿真实验结果表明该算法处理多目标优化问题时所得解集具有更好的收敛度和多样性。将该算法应用于非最小相位对象的PID控制器的多目标优化设计中,实验结果表明所提算法获得了稳定的系列非劣控制器组,基于
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:759kb
提供者:
weixin_38717169
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