基于模拟退火的粒子群算法寻优.pdf
2021-10-30 16:29:54 1.53MB 算法 粒子群 数据结构 参考文献
本文成功地将遗传算法运用于高维衍射位相光学元件的优化设计.并与模拟退火算法进行了比较.结果表明,该算法不仅对于二元,而且对于多元位相光学元件的优化疫计均是十分有效的.而且,它特别适用于利用光电混合处理系统进行优化计算.
2021-10-28 16:32:17 2.12MB 衍射光学 遗传算法 模拟退火
1
用模拟退火法识别J-A磁滞数学模型的参数,白保东,王佳音,提出了一种识别J-A磁滞数学模型参数的方法,建立了测试30ZH120硅钢片磁特性的实验系统。利用爱泼斯坦方圈进行实验,并且测量了一组30
2021-10-27 21:30:58 372KB 首发论文
1
使用JAVA语言,分别通过实现蚁群算法,模拟退火算法来处理TSP问题,其中蚁群算法的测试数据是att48.tsp,详细算法文章请见:http://blog.izhixiao.me/archives/1602
2021-10-25 13:05:21 45KB TSP 蚁群 模拟退火
1
模拟退火算法解决二维路径规划路径寻优问题,这里上传主函数, 代码并非本人所写,可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题,,需要打开后自行保存运行
2021-10-23 21:44:08 6KB 路径规划 模拟退火算法
1
【路径规划】基于遗传结合模拟退火算法路径规划matlab源码.md
2021-10-22 23:50:28 11KB 算法 源码
1
matlab开发-并行机模拟退火。并行机调度模拟退火(SA)的结构matlab实现
2021-10-19 16:28:03 11KB 未分类
1
python 智能算法——简单例子模拟退火.py
2021-10-18 22:10:46 477B python 机器学习 模拟退火
1
【优化求解】模拟退火结合粒子群优化算法matlab源码.md
2021-10-18 21:12:25 7KB
1
以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm,NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明,NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.
1