基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法的matlab仿真
1.程序功能描述基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法的matlab仿真. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程序 ```% 平均化迭代结果for i=1:Cols+1 Rcell2{i}=Rcell2{i}./MIters;end % 对R...
高密度城市路线规划的遗传优化算法的matlab仿真,城市点数量达到500个
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后...
m基于BP神经网络的障碍物避障和路线规划matlab仿真
1.算法描述 BP（Back Propagation）神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的结构如下图所示： 从图1的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层三个部分构成。来自外界的信息通过输入层传输进入到隐含层进行处理，并由输出层输出处理结果。当BP神...
基于ACO蚁群优化算法的栅格地图避障路线规划matlab仿真
1.算法描述 蚁群算法是通过对自然界中真实蚂蚁的集体行为的观察,模拟而得到一种仿生优化算法,它具有很好的并行性,分布性.根据蚂蚁群体不同的集体行为特征,蚁群算法可分为受蚂蚁觅食行为启发的模型和受孵化分类启发的模型,受劳动分工和协作运输启发的模型.本文重点研究了前两种蚁群算法模型. 受蚂蚁觅食行为启发的模型又称为蚁群优化算法(ACO),是继模拟退火算法,遗传算法,禁忌搜索等之后又一启发式智能优...
基于遗传优化算法的小车障碍物避障路线规划matlab仿真
1.算法描述 一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，对于一个最优化问题，该算法通过一定数量的候选解种群迭代地执行选择、交叉、变异、评价等操作使得种群向更好的解进化。 遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。遗传算法的实现过程实际上就像自然...
m基于自适应遗传优化的IEEE-6建设费用和网络损耗费用最小化电网规划算法matlab仿真
1.算法描述 电力工业是当今世界各国经济的重要组成部分，随着世界经济的不断发展，电网的建设和中长期规划和经济发展之间的矛盾变得越来越突出，对电力系统的需求也变得越来越大。在实际的电网建设过程中，合理的中长期的电网规划对整个区域的经济发展起到至关重要的作用。而不合理的规划不仅会增加建设成本，而且会影响整个电网运行的稳定性和可靠性。 介绍了常见的优化算法，包括线性规划，粒子群优化算法以及遗传优...
m基于NSGAII优化算法的微网系统的多目标优化规划matlab仿真
1.算法描述 NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进，也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并在快...
m基于蚁群优化模糊控制的机器人路线规划和避障算法matlab仿真
1.算法描述 蚁群算法是受到对真实蚂蚁群觅食行为研究的启发而提出。生物学研究表明：一群相互协作的蚂蚁能够找到食物和巢穴之间的最短路径,而单只蚂蚁则不能。生物学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间的行为是相互作用相互影响的。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下一种称之为信息素的物质,而此物质恰恰是蚂蚁个体之间信息传递交流的载体。蚂蚁在运动时能够感知这种物质,并且习惯于追踪此物质爬行...
m基于ACO蚁群算法的考虑装载率的循环送货的最短线路规划MATLAB仿真
1.算法概述 根据这些装载率再结合路径最短来设计几个循环送货的线路。最理想状态是一条循环路径出去把所有的货都能遍历，并且装载率也很高。但是显然理想状态不可能，所以我们要做的就是尽量往理想状态靠，通过这些数据，用最少的循环路径条数（或者说最经济的）和最高的装载率以及最少的每条路径遍历次数（这些加起来基本就能看做是最低成本），来把那些货运完。 根据你所提供的参数资料，目前，我们所需要考虑的影响...
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