【多式联运】基于遗传算法求解多式联运低碳路径规划问题matlab源码.zip

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该程序利用遗传算法解决了TSP旅行商问题，在传统的遗传算法基础上引入了灾变的概念，能够有效的跳出局部最优。程序的计算能力强，可以轻易计算500-1000个城市的TSP。本资源包含该程序的全部源代码，并附相关文档，请用Visual Studio 2003 打开解决方案。

基于蚁群算法的路径规划,同时对比了遗传优化和ABC优化+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

入侵检测技术课件：7-3 遗传算法.ppt

目前实现了以下算法： 模拟退火 (SA) 遗传算法 (GA) 蚁群优化 (ACO) 禁忌搜索 (TS) 进化策略 (ES)（仅限连续） 粒子群优化 (PSO)（仅限连续） 所有算法都是为了找到最小值而实现的。

为了提高城市交叉口通行能力和减少机动车尾气排放,提出了利用遗传算法实现多目标优化的方法,开发了基于遗传优化的城市交通微观仿真模型,并进行了仿真试验。仿真结果表明:这种多目标优化方法可以获得更好的交通信号控制效果和改善环境。

论文研究-城市单交叉路口交通流实时遗传算法优化控制.pdf,  针对单交叉路口多相位交通流建立了一种实时动态模型 ,并简要介绍了一种实时遗传算法优化控制方法 .通过对本周期及前一个周期的车流量进行实时测量 ,采用线性预估方法 ,对下一个周期的车流量进行预估 ,以最大通行能力为路口模型控制性能指标 ,从而确定下一周期的相位配时方案 .采用 C语言编程进行实时仿真实验 ,仿真结果表明 ,实时优化性能良好、性能稳定.

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