基于蚁群优化算法的三维路径规划算法仿真

文件包括带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，自适应权重法，随机权重法，变学习因子的粒子群算法，异步变化的学习因子，二阶粒子群算法，二阶振荡粒子群算法，混沌粒子群算法，混合粒子群算法，杂交粒子群算法，模拟退火算法

免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用，matlab2021a仿真

遗传算法、粒子群算法等的智能优化算法性能测试 函数 用于测试优化算法的测试集函数cec2017 包含sphere等经典的测试函数python和matlab两种代码实现

考虑“N-1”规划的matlab程序，采用了GA遗传优化算法，采用的IEEE6电网。matlab2021a仿真 %定义遗传算法参数 NIND=1000; %个体数目(Number of individuals) MAXGEN=100; %最大遗传代数(Maximum number of generations) GGAP=0.95; %代沟(Generation gap) trace=zeros(MAXGEN,2); %寻优结果的初始值 BaseV=crtbase([6 3],[3 5]);

分享了沙猫优化算法Sand Cat swarm optimization源代码及原文，亲测有效，更多算法可进入空间查看

分享了金豺优化算法Golden jackal optimization algorithm源代码及原文，亲测有效，更多算法可进入

针对基本遗传算法GA有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题, 采用将极值优化EO算法与传统遗传算法相结合的方式, 对基本遗传算法进行改进, 提出了一种新的算法：GA-EO算法, 并用实验证明了新算法的有效性。

机器人路线规划仿真避障，matlab2021a仿真测试 %-粒子群的- global c1; %学习因子1 global c2; %学习因子2 global w; %惯性权重 global MaxDT; %最大迭代次数 global m; %搜索空间维数（未知数个数） global N; %初始化群体个体数目 global eps; %设置精度(在已知最小值时候用) global Kmax; %初始化x时用的最大迭代次数 global Qmax; %初始化x时粒子全部重新初始化用的最大迭代次数 global fitw1; %适应值函数中的两个权重 global fitw2; global pathta ; %移动的角度为60度 global psosued; %粒子群成功 global pathsued; %路径

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