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动态调整选择策略的改进蚁
群算法
针对蚁
群算法
存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁
群算法
与传统蚁
群算法
分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.
2021-11-23 14:03:19
234KB
蚁群算法 停滞现象 信息素 全局优化
1
基于MATLAB的改进型基本蚁
群算法
基于MATLAB的改进型基本蚁
群算法
基于MATLAB的改进型基本蚁
群算法
基于MATLAB的改进型基本蚁
群算法
2021-11-23 13:59:41
150KB
matlab
1
多元宇宙优化算法改进SVM参数
针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,提出改进多元宇宙优化算法(IMVO),将改进多元宇宙优化算法用于支持向量机的参数优化和选择问题上.使用UCI标准数据库中的数据进行数值仿真实验.研究结果表明:采用改进多元宇宙优化算法优化的支持向量机有较强的寻优性能,稳定性较好.
2021-11-22 20:59:32
897KB
多元宇宙优化算法
粒子群算法
遗传算法
支持向量机
1
李
群算法
及其应用
介绍李
群算法
及其应用的非常好的文档,基础资料,李
群算法
及其应用
2021-11-22 19:37:50
3.9MB
李群
1
粒子
群算法
python实现(PSO).7z
基于Python实现的粒子
群算法
,上传上来方便大家交流学习,算法实现了最基础的粒子
群算法
,并附带简单的注释,大家可以根据自己的需要进行修改。粒子
群算法
是群智能一种,是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围,只在一个地方有食物,所有鸟儿看不到食物(不知道食物的具体位置),但是能闻到食物的味道(能知道食物距离自己位置)。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。
2021-11-22 15:54:43
1KB
粒子群算法
Python
PSO
粒子群优化算法
1
【预测模型】基于狼
群算法
优化BP神经网络实现预测matlab源码.zip
【预测模型】基于狼
群算法
优化BP神经网络实现预测matlab源码.zip
2021-11-22 15:54:40
791KB
简介
1
蚁
群算法
介绍及matlab实现
有关蚁
群算法
的介绍以及matlab实现,希望对大家有用。
2021-11-22 14:44:13
2.83MB
蚁群算法
matlab
1
论文研究-基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子
群算法
.pdf
为避免粒子
群算法
后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子
群算法
。将混沌变量嵌入到标准粒子
群算法
中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子
群算法
中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。
2021-11-22 11:20:46
592KB
论文研究
1
【路径规划】基于粒子
群算法
实现避障规划matlab源码.md
【路径规划】基于粒子
群算法
实现避障规划matlab源码.md
2021-11-21 22:44:15
16KB
算法
源码
1
地球物理粒子
群算法
反演
地球物理标准粒子
群算法
反演,粒子
群算法
,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子
群算法
是一种并行算法。
2021-11-21 21:39:46
16KB
地球物理
粒子群算法
反演
1
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