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原创 蚁群算法maltab代码及参数讨论,tsp问题、0-1背包问题代码
蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这里路径的启发信息在路径规划问题时取当前点与终点之间的距离,对于路径来说与终点的距离越小越好。对于0-1背包问题,一般来说启发信息均取1。
2022-12-06 12:31:19
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原创 Apriori 算法matlab代码
Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法,也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系,以形成规则,其过程由连接(类矩阵运算)与剪枝(去掉那些没必要的中间结果)组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数,称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度,则称它为。
2022-11-22 19:27:51
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原创 禁忌搜索算法原理步骤、matlab实现算例及相关代码
一、原理步骤参考:禁忌搜索算法(Tabu Search)的基本原理与算法流程总结_Chauncy__xu的博客-CSDN博客_禁忌搜索算法注意其中存在两个对象:禁忌对象:禁忌表中被禁的那些变化元素禁忌长度:禁忌的步数,决定禁忌表的长度二、算例,以tsp问题为例,数据随机生成代码:clcclearp=rand(10,2)*10;plot(p(:,1),p(:,2),'ok')title('生成点')save p p三、禁忌搜索算法matlab代码及效果
2022-03-27 11:23:41
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原创 1.Dijkstra算法求解格栅地图路径matlab代码
一、原理最短路径Dijkstra算法原理通俗详解及Matlab代码分析_墨叔的博客-CSDN博客_最短路径算法matlab代码二、地图及实现效果三、代码Dijkstra算法求解格栅地图路径matlab代码.rar-专业指导文档类资源-CSDN下载...
2021-12-14 12:19:22
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原创 2.A*搜索算法原理及matlab代码
A*算法是根据评估函数在静态连通图中寻找最优路径的经典启发式搜索算法,也是最有效的直接搜索算法。在 A*算法之前,路径规划通常采用 Dijkstra 算法,Dijkstra 是一种广度优先搜索算法,但其搜索具有盲目性。A*算法则是利用启发函数对 Dijkstra 的搜索空间进行剪枝的优化算法。两者最大的差别就是启发函数,A*算法的搜索过程是根据启发函数值的大小向着代价值低的方向进行。即对于所处的节点 n ,算法利用估价函数对其周边节点进行评估,并选择估价值最小的点为下一节点,表达式为 f(n...
2021-12-14 10:32:11
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原创 Dijkstra算法、A*算法、D*算法、LPA*算法和D* Lite算法详解汇总(原理、matlab代码)格栅地图
Dijkstra算法、A*算法、D*算法、LPA*算法和D* Lite算法详解汇总(原理、代码)
2021-12-14 10:20:50
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原创 基于Armijo搜索步长BFGS法和FR法求解多元非线性函数的最优值
一、问题描述对于下面的非线性函数使用最速下降法、牛顿法、BFGS法和FR法求解最优值选择初始点x0=(-5,-4,...,2,3)T,该问题的最优解是X*=0。精度取1e-4,步长取Armijo线搜索。二、BFGS法...
2021-11-20 22:15:03
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原创 最速下降法和牛顿法求解多元非线性函数的最优值
一、问题描述对于下面的非线性函数使用最速下降法、牛顿法、BFGS法和FR法求解最优值选择初始点x0=(-5,-4,...,2,3)T,该问题的最优解是X*=0。精度取1e-4,步长取Armijo线搜索。二、Armijo线搜索Armijo 准则[1]将上述判断准则写成代码为:function new_d=Armijo(x,d,g)% x是每次循环中得到的函数的解%d是搜索方向方向,由特定算法生成%g是梯度方向deta = 0.4; % 取值范围为[0,0.5].
2021-11-20 18:49:53
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原创 郊狼优化算法COA算法原理、测试函数和matlab代码
郊狼优化算法提出时间2018年一、算法原理 郊狼优化算法(coyote optimization algorithm, COA) [73]是 Pierezan 等人受北美 latrans 行为的启发于 2018 年提出的新的仿生智能算法。该算法模拟了既有群体智能又有进化 启发式 latrans 种群随机成组、成长、生育和死亡、原组驱离和新组接纳等行为。COA 只关注 latrans 的社会结构和文化交流,不依据社会等级和统治规则进行搜索。郊狼被 随机等量分成若干子组后,独立确定子组的 ...
2021-11-19 15:58:56
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原创 帝企鹅EPO优化算法原理、测试函数及matlab代码
帝企鹅提出时间2018年一、算法原理 帝企鹅是所有企鹅中体型最大的一类,生活在宽阔的冰面上,在冬季进行繁殖。帝企鹅是一种群居型动物,在繁殖季节会成群结队地上岸。这使得帝企鹅在冬季恶劣的环境下会聚集在一起避寒取暖。在帝企鹅聚集过程中有一个重要特征,即群体中间的每只企鹅都有可能成为群体中温度最高点。根据帝企鹅群体这一生活习性,帝企鹅优化算法可设计为以下四个步骤:第一,产生并确定帝企鹅群体的聚集边界;第二,计算帝企鹅群体聚集时的温度分布;第三,确定帝企鹅个体之间的距离,这将有助于平...
2021-11-19 10:15:17
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原创 麻雀搜索算法原理、测试函数及matlab代码
一、算法原理 在麻雀觅食的过程中, 分为探索者和追随者两部分, 探索者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向, 而追随者则是追随探索者的位置来获取食物。为了获得食物, 麻雀通常可以采用探索者和追随者这两种行为策略进行觅食,种群中的个体会监视群体中其他个体的行为, 并且该种群中的捕食者会与高食物资源的同伴争夺食物, 以提高自己的捕食率。此外, 当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。二、测试函数单峰测试函数多锋测试函数全局最优值均为x*=...
2021-11-18 18:14:23
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原创 人工蜂群优化算法原理、测试函数matlab代码
一、算法原理 人工蜂群算法(ABC)是模仿蜜蜂在自然环境中搜寻蜜源时蜂群个体间分工相互协作的群体行为。在一个完整的搜索过程中,必须同时进行探索和开采过程。引领蜂负责随机搜寻任务,跟随蜂执行开发任务,侦察蜂负责探测任务,在随机搜索蜜源期间,每只引领蜂在设置初始蜜源位置后,均在其附近不断搜索更优质蜜源。选择较优蜜源后,标记蜜源,并返回蜂巢附近的跳舞区域等待跟随蜂,通过跳舞共享有关该蜜源质量的信息。跟随蜂在等待区域观察引领蜂舞蹈隐含的蜜源质量信息,据此选择较优的蜜源,进一步搜寻,直至找到最...
2021-11-17 11:56:31
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原创 TSP经典算例之遗传算法改进
旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。一、经典算例网址http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/tsp/二、计算结果三、代码...
2021-06-27 21:56:40
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原创 遗传算法求解函数最小值问题及改进-自编程matlab代码
一、传统遗传算法求解函数最小值①对于函数其最小值位于时,最小值为0matlab多次结果如下:从上图能够看到传统能够得到最终结果,但是稳定性较差,不易得到较好的结果②对函数做平移,即可得到其最小值位于时,最小值为0多次运行结果为:结果与函数①类似二、改进遗传算法求解函数最小值同样求函数②能够看出改进后的结果更稳定,结果更接近实际最小值。三、代码:https://download.csdn.net/download/qq_44152192/19
2021-05-27 19:02:11
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原创 智能算法——遗传算法原理、应用汇总
一、遗传算法原理 遗传算法(GA)是一种基于生物界规律和自然遗传机制的并行搜索算法。1975 年,J. Holland 教授首次在书中提出“自然组合人工智能系统的适应性”。它是一种多参数,多组合同时优化方法,模拟自然进化过程中“自然选择,适者生存”的原则。其主要特征是群体间的搜索方法以及群体中个体信息的交换。GA 非常适合解决传统搜索方法难以解决的非线性问题[1]。与其他启发式算法相比,遗传算法具有以下特征: (1)遗传算法从多个初始点而不是单个初始点开始搜索,因此可以有效...
2021-05-27 14:56:36
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原创 人工势场路径规划-matlab代码
一、人工势场算法原理人工势场法是广泛应用于机器人、智能车领域中的一种路径规划算法,其原理是将智能车在行驶环境中的运动转化为智能车在人为设定的抽象势场中的运动,抽象势场由引力、斥力两大势场组成。 将引力势场和斥力势场进行叠加即为合力势场,智能车在合力势场的作用下行驶,行驶方向即为势能下降的方向。二、matlab代码实现效果(圆形障碍物附代码)步长未调整,所以路径并不光滑clcclearclose all%% 输入障碍物坐标、起始点、目标点,图1是示意图ob=[25 27];
2021-05-13 11:01:02
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原创 节约里程法解决VRP物流配送路径优化问题及局部优化改进-matlab代码
一、节约里程法 节约里程法的基本原理即是把货物配送过程中的往返回路合并为一个闭环,如果合并后节约的总里程在满足车辆的载重和里程限制要求后达到最大值,则优化下一辆车的配送路线,直到总的配送里程达到最优,从而可以有效地缓解货物配送过程中的种种状况,达到物流配送路线的最优。采用节约里程法确定配送路线的主要出发点是根据配送中心的运力和配送中心到每个用户之间的距离,制定车辆运输的配送方案,使得车辆运输总公里数最小化[1]。面对需求网点众多,约束条件繁杂的配送情况,单纯地使用节约里程法优化物流...
2021-05-08 13:28:17
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蚁群算法matlab代码子函数
2022-12-06
蚁群算法生成障碍物地图
2022-12-06
蚁群算法主函数代码matlab
2022-12-06
蚁群算法求解tsp问题代码,后缀改为.zip后使用
2022-12-06
人工势场矩形障碍物代码.rar
2021-05-12
节约里程法解决VRP物流配送路径优化问题及局部优化改进-matlab代码.rar
2021-05-08
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