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  1. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 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
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-28
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:checkpaper
  1. MATLAB_智能算法30个案例分析

  2. 1 基于遗传算法的TSP算法(王辉) TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem),是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以 及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。实践证明,遗传算法对于解决TS
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-11-20
    • 文件大小:12mb
    • 提供者:sinat_22700991
  1. 粒子群优化算法的改进与应用

  2. 粒子群优化算法是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群 集智能算法,是进化计算领域中一个新的分支。它的主要特点是原理简 单、参数少、收敛速度较快、易于实现。因此,该算法一提出就吸引了 的广泛关注,逐渐成为一个新的研究热点。目前,粒子群优化算法应用 于神经网络的训练、函数优化、多目标优化等领域并取得了较好的效果, 有着广阔的应用前景。 论文的主要工作有 对粒子群优化算法的理论基础和研究现状作了简要的介绍,分 析了粒子群优化算法的原理及算法流程,对算法参数的选择做了详细的 研究,并进行了相应的仿
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-04-07
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:chinhape
  1. 智能交通系统中车辆调度问题的自适应蚁群算法

  2. 考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班,建立车辆调度问题的数学模型。 针对蚁群优化算法的缺点,自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,构成一种自适应蚁群优化算法。 应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-01-31
    • 文件大小:877kb
    • 提供者:tianyanshi9337
  1. 一维函数全局寻优的粒子群算法实现(matlab代码)

  2. 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。对于一维函数的最小值寻优问题,MATLAB提供了多种函数。基于一维函数的全局最小模型,采用fmincon、fminbnd和GlobalSearch分别进行求解,以实现快速地寻找全局最小。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:julengdong2179
  1. 采用智能优化算法寻优问题求解

  2. matlab采用智能优化算法对函数最优进行求解,求解时一个主函数,一个调用函数
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2019-02-22
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:zwjhd2016
  1. 基于ASGSO算法的改进DV-Hop算法

  2. 针对无线传感器网络定位技术中DV-Hop算法在最后阶段计算待定位节点坐标时定位精度低的问题,提出了一种基于自适应步长萤火虫优化算法的改进DV-Hop算法(ASGSODV-Hop)。该算法将DV-Hop算法在估算节点坐标阶段所使用的最小二乘法用ASGSO算法代替,采用ASGSO智能算法的自适应迭代寻优对DV-Hop算法定位求解的问题建立特定的适应度函数并进行多次迭代计算实现优化,最终使待定位节点坐标与真实值更为接近。仿真结果表明,该算法的平均定位误差约为23.58%;相比于传统DV-Hop算法,A
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:376kb
    • 提供者:weixin_38524246