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GA-BPmatlab

  •  多旅行商問題(Multiple Traveling Salesperson Problem ,簡稱MTSP) 討論的是如何安排m( > 1 ) 位旅行商訪問n( > m ) 座城市,要

     多旅行商問題(Multiple Traveling Salesperson Problem ,簡稱MTSP) 討論的是如何安排m( > 1 ) 位旅行商訪問n( > m ) 座城市,要求每個城市只允許被訪問一次時,求解所有旅行商花費(fèi)的費(fèi)用和是最小(或最大) 的問題。MTSP 問題其實(shí)與單 旅行商問題(Traveling Salesperson Problem ,簡稱TSP) 相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商訪問到即可這個附加條 件,因而增加了問題復(fù)雜度。在以前使用遺傳算法(GA) 研究解決MTSP 問題時,通常采用標(biāo)準(zhǔn)的TSP 染色體和處理方法。現(xiàn) 為解決MTSP 問題給出了一種新的染色體設(shè)計和相關(guān)的處理方法,并與以往的理論設(shè)計和計算性能進(jìn)行比較。計算測試顯 示,新的方法能夠獲得較小的查找空間,在許多方面,新的方法產(chǎn)生的解空間更好。

    標(biāo)簽: Salesperson Traveling Multiple Problem

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:蟲蟲蟲蟲蟲蟲

  • MTSP 問題其實(shí)與單 旅行商問題(Traveling Salesperson Problem ,簡稱TSP) 相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商訪問到即可這個附加條 件,因而增加了問題

    MTSP 問題其實(shí)與單 旅行商問題(Traveling Salesperson Problem ,簡稱TSP) 相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商訪問到即可這個附加條 件,因而增加了問題復(fù)雜度。在以前使用遺傳算法(GA) 研究解決MTSP 問題時,通常采用標(biāo)準(zhǔn)的TSP 染色體和處理方法。

    標(biāo)簽: Salesperson Traveling Problem MTSP

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:731140412

  • 遺傳算法的PID調(diào)節(jié) 題目:已知

    遺傳算法的PID調(diào)節(jié) 題目:已知 ,利用GA 尋優(yōu)PID參數(shù),其中K=1,T=2, ,二進(jìn)制/實(shí)數(shù)編碼,位數(shù)不限,M,Pc,Pm自選,性能指標(biāo) ,Q=100為仿真計算步長。

    標(biāo)簽: PID 算法 調(diào)節(jié)

    上傳時間: 2014-09-06

    上傳用戶:wmwai1314

  • TSP-GA

    是關(guān)于用遺傳算法求解TSP問題的MATLAB程序。所有子程序命名都可一目了然,可執(zhí)行通過。一試驗過

    標(biāo)簽: TSP 遺傳算法

    上傳時間: 2015-03-11

    上傳用戶:13236575766

  • gaga遺傳算法

    ga遺傳算法ga遺傳算法

    標(biāo)簽: ga

    上傳時間: 2015-05-06

    上傳用戶:天琊無悔

  • 遺傳算法代碼

    在實(shí)際應(yīng)用中,利用遺傳算法處理多目標(biāo)優(yōu)化問題,initPop=initializega(10,[0 9],'fitness'); [x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 0],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',[0.08],'arithXover',[2 0],'nonUnifMutation',[2 25 3]) MATLAB代碼

    標(biāo)簽: 代碼

    上傳時間: 2015-12-24

    上傳用戶:zzz123456bd

  • matlab遺傳算法實(shí)例

    matlab的智能算法之遺傳算法的實(shí)例講解,詳細(xì)介紹了GA的編程流程和方法,易于掌握。

    標(biāo)簽: matlab 智能算法 遺傳算法 實(shí)例講解

    上傳時間: 2016-04-10

    上傳用戶:zhangheng12312321

  • 遺傳算法GA

    遺傳算法(Genetic Algorithm)是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律(適者生存,優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制)演化而來的隨機(jī)化搜索方法。它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特點(diǎn)是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作,不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定;具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力;采用概率化的尋優(yōu)方法,能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間,自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向,不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì),已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計算中的關(guān)鍵技術(shù)。

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時間: 2016-05-09

    上傳用戶:2017我們結(jié)婚吧

  • ga-bp網(wǎng)絡(luò)

    遺傳網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),matlab代碼

    標(biāo)簽: ga-bp 網(wǎng)絡(luò)

    上傳時間: 2017-04-05

    上傳用戶:worm2018

  • 多目標(biāo)遺傳算法案例

    GA多目標(biāo)約束優(yōu)化案例程序,采用MATLAB

    標(biāo)簽: 多目標(biāo) 算法 案例

    上傳時間: 2018-10-26

    上傳用戶:吃素的沙漠狼

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