Python中的群智能(遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群算法,免疫算法,Python中的人工鱼群算法) 文档: : 文档: : 源代码: : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本: git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1:UDF UDF (用户定义的函数)现在可用! 例如,您刚刚制定了一种新型的selection功能。 现在,您的selection功能如下所示: ->演示代码: # step1: define your own operator: def selection_tournament ( algorithm , tourn_size ): Fi
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提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法,是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数,因此构造了一个三层余弦基神经网络模型,并用模拟退火算法进行了优化,然后给出了高阶滤波器优化设计的实例。仿真表明经优化设计后的滤波器具有更好的性能和更稳定的效果。
2021-06-24 13:28:11 307KB 信号调理
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matlab-模拟退火算法解旅行商(TSP)问题
2021-06-22 00:16:43 3KB matlab 模拟退火 旅行商 TSP
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基于模拟退火算法解决TSP问题的MATLAB实现,代码运行无误,阅读简单,已测试
2021-06-20 22:44:25 3KB 模拟退火 TSP 组合优化 随机网络
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模拟退火算法解决旅行商问题实验报告附带c++程序,有详细过程及流程图
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高级算法课程的论文,使用模拟退火算法喝遗传算法求解旅行商问题,使用C++实现,有注释,有论文,详细的说明文档。
2021-06-13 10:13:26 633KB TSP SA GA 优化
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模拟退火算法的matlab示例, 很好的入门程序。
2021-06-09 21:25:10 468KB 模拟退火算法 matlab
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matlab蚁群算法代码用于图像对比度增强的混合蚁群优化、遗传算法和模拟退火 可以在此 repo 中找到使用自然启发方法增强灰度图像对比度的 MATLAB 代码。 受自然启发的方法是蚁群优化、遗传算法和模拟退火,它们生成全局传递函数将输入图像转换为更高对比度的图像,同时尽量保持图像的自然外观。 描述 图像增强器方法的详细信息发表在我们的论文中:DSP(或)和 CEC(或)。 该方法的工作原理是在搜索空间中放置一些人工代理(又名人工蚂蚁)以生成一个传递函数,该函数可用于将任何图像转换为更高对比度的图像。 蚂蚁从传递函数的原点(左下角)开始,然后移动到它的右上角。 任何蚂蚁都会在其可用的移动选项中进行概率选择,如下所示: 到达最后一点后,创建传递函数并评估其适应度。 根据传递函数的好坏,信息素会沉积在蚂蚁走过的路径上。 点上的信息素增加了蚂蚁在下一次迭代中选择在附近经过它的机会。 这是蚂蚁在传递函数窗格上移动一段时间后的信息素痕迹示例。 每只人工蚂蚁在这个过程中都有一个遗传密码。 蚂蚁种群通过遗传算法进化。 这改变了蚂蚁的特征及其在搜索空间中遍历路径的偏好。 选择最佳传递函数后,模拟退火尝
2021-06-05 17:03:39 4.18MB 系统开源
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车辆路径 matlab代码 Intelligent_Algorithm 用matlab解决路径规划和竞争设施选址问题 一、五个基础算法以及示例: ga 遗传算法解决分配问题 问题描述: 现有10个工人去做10件工作,每个工人完成每项工作所需时间不同。 要求每个工人只做一项工作,每项工作只由一个工人完成。 怎样指派工人完成工作可以使所用总时间最少? tabu 禁忌搜索算法解决解决商旅问题 问题描述: 某5个城市旅行商问题, 用禁忌搜索算法实使得旅行商走过所有城市后回到原点的总路径最小。 ants 蚁群算法 问题描述: 设有19个客户随机分布于长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域正中央,其坐标为(0,0)。 各客户的坐标及需求量如下表所示,配送中心拥有若干辆载重量为9t的车辆,对客户进行服务时都从配送中心出发, 完成对客户点的配送任务后再回到配送中心。现要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程来完成货物的派送任务, 用蚁群算法求解该VRP问题(vehicle routing problem)。 SA 模拟退火算法 问题描述: n 个工作将要指派给n 个工人分别完成,问如何安排可使总的
2021-06-04 10:19:06 46.36MB 系统开源
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简单的利用模拟退火算法求解函数f(x)=(x-2)^2+4的最小值,入门级程序,简单明了,适合单步调试,理解算法的运行机制
2021-06-03 14:34:07 862B 模拟退火算法 智能计算 函数优化
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