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基于生物
启发式算法
的多智能体强化学习算法matlab和python实现
基于生物
启发式算法
的多智能体强化学习算法matlab和python实现
2022-12-12 11:28:43
121.21MB
matlab
强化学习
自学习
python
震后初期
应急物资
分配-运输的协同决策: 公平与效率兼顾
针对震后初期灾区
应急物资
严重短缺的现实情况,考虑到受灾群众的非理性攀比心理,基于公平与效率兼顾的视角,构建
应急物资
分配-运输的双层协同优化模型.顶层模型以所有需求点的损失攀比效应总和最小为目标,保障
应急物资
分配的公平性;底层模型以
应急物资
运达需求点的时间攀比效应总和最小、总运输时间最短为目标,保障
应急物资
配送的公平性与效率性.并根据模型特点设计一种混合遗传算法求解.最后,通过案例验证所提出方法的合理性和有效性.
2022-11-27 15:46:28
212KB
地震灾害 应急物资分配-运输 攀比效应 公平与效率 协同决策
1
Moth-flame Optimization (MFO) 算法:MFO 是一种新颖的元
启发式算法
,用于解决优化问题-matlab开发
这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法,称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行,相对于月亮保持固定角度,这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而,这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 这是论文的源代码: S. Mirjalili,Moth-Flame 优化算法:一种新颖的自然启发式启发式范式,基于知识的系统,DOI: http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 更多信息请见: http : //www.alimirjalili.com/MFO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册,享受 95% 的折扣:
2022-11-18 20:42:20
207KB
matlab
1
柔性作业车间调度标准算例
柔性作业车间调度标准算例
2022-11-11 16:30:49
609KB
柔性作业车间调度
启发式算法
车间调度
作业车间调度
1
启发式算法
,代码和参考文献
部分受自然启发的算法介绍,譬如,粒子群算法、标准遗传算法、差分进化算法、人工蜂群算法、帝王蝶优化算法、跳蛙算法等。
2022-10-07 09:06:57
48.38MB
启发式赛案发
跳蛙算法
蝙蝠算法
1
MATLAB AND PYTHON 元
启发式算法
temperature inversion
USE FOR CABLE JOINT TEMPERATURE INVERSION BSED ON IMPROVED SPARROW SEARCH ALGORITHM AND BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK. DATA PREPROCESSING BY DATA DIMENSION REDUCTION ALGORITHM
2022-09-23 19:05:46
27KB
ssa
bp
umap
1
javaxxx县的
应急物资
管理信息系计算机毕业设计源码
javaxxx县的
应急物资
管理信息系计算机毕业设计源码
2022-09-07 10:04:25
2.24MB
计算机毕业设计
Java源码
计算机毕设源码
1
2022数学建模电工杯B题:5G 网络环境下
应急物资
配送问题
本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题,建立了基于混合蚁群算法的 VRPD 问题模型,利用蚁群算法,迭代局部搜索算法,聚类分析等方法进行求解。 对于问题一只有配送车辆配送这一模式,建立 VRP 问题,首先通过 floyd 算法验证各地点间 的最短距离即为直线距离,将问题转换为最佳 H 圈问题;之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求 解,得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为 582(公里),一次整体配送的最短时间为 11.64 (小时),并且发现收敛时迭代次数基本小于 10 次。 对于问题二,在问题一的基础上新增无人机配送的模式,首先对 14 个地点进行聚类,发现它 们属于同一个类;其次在类中进行分区,考虑到无人机的飞行约束,利用椭圆的几何性质最终分 为 5 个飞行区;之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配,找到最优的配送路 线;最后,采用蚁群算法对路线进行迭代求解,得到一次整体配送的最短时间为 6.32(小时),相 较问题一时间缩短了近 50%。 对于问题三,在问题二的基础上
2022-08-17 21:41:57
2.11MB
数学建模
电工杯
线性规划
蚁群算法
1
生物
启发式算法
在VANET中的应用.docx
综述了VANETs的特点,并总结了最近提出的基于生物
启发式算法
的VANET路由协议。重点分析了这些协议的关键特性、优点和缺点。然后还总结了生物
启发式算法
在VANETs中面临的挑战和未来的发展趋势。
2022-08-08 19:11:08
367KB
生物启发式算法
VANET
1
列车运行调整问题的图论模型与
启发式算法
列车运行调整就是在列车出现晚点时,改变列车在车站的到发时间及区间运行时分,提高正点率。结合我国铁路现 状及发展前景,提出列车运行调整的图论模型,建立相应整数规划模型,用C语言编制
启发式算法
求解算例,并对算例进行了 分析和比较。
2022-07-29 17:21:37
307KB
列车
图论
模型
1
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