m基于遗传算法的城市生活垃圾回收网络优化matlab仿真
1.算法描述 目前,城市生活垃圾成为困扰我国大多数城市健康发展的痼疾.与国外相关国家相比,我国垃圾回收处理模式存在资源化程度低,处理方式单一等弊端,很多城市在积极探索新的垃圾回收模式.鉴于中国与巴西国情比较接近,巴西的塞普利模式具有较高参考意义.从文献阅读来看,将垃圾回收问题视为单独的选址-运输问题或垃圾收集车辆路径问题(VRP),很少将两者结合起来考虑,也很少考虑垃圾的回收利用.基于此背景...
m基于MSOPSO多策略粒子群算法的目标优化matlab仿真
1.算法描述 粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)是一种源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术，最先由Eberhart 博士和Kennedy 博士提出，其主要想法是：将每个优化问题的解看作是搜索空间中的一个没有体积的粒子，在搜索空间中以一定的速度飞行，速度的大小与方向根据它本身和同伴的飞行经验来动态调整。 粒子Xi 在第t 次进行迭...
基于PSO粒子群优化算法的TSP路径规划matlab仿真
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的. 在路径规划中，我们将每一条路径规划为一个粒子，每个粒子群群有 n 个粒 子，...
m基于PSO粒子群优化的立体仓库货位优化matlab仿真
1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种，其一是由于待优化函数的性质；其二是由于微粒群算法中微粒的多样性迅速消失，造成早熟收敛。这两个因素通常密不可分地纠缠在...
m基于PSO粒子群优化的地震灾后救援物资仓库最优存放方案matlab仿真
1.算法描述PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种，其一是由于待优化函数的性质；其二是由于微粒群算法中微粒的多样性迅速消失，造成早熟收敛。这两个因素通常密不可分地纠缠在一起。....
m基于PSO粒子群优化算法的最优样本组合策略分析matlab仿真
1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种，其一是由于待优化函数的性质；其二是由于微粒群算法中微粒的多样性迅速消失，造成早熟收敛。这两个因素通常密不可分地纠缠在...
m基于GA遗传优化的BP神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法描述 将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合，使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层，隐含层和输出层三个网络层次，其基本结构如下图所示： 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用场合和训练效果。 在BP神经网络中，隐含层数量对神经...
基于ACO蚁群算法的tsp优化问题matlab仿真
1.算法描述 “基本原理 蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种基于种群寻优的启发式搜索算法,有意大利学者M.Dorigo等人于1991年首先提出。该算 法受到自然界真实蚁群集体在觅食过程中行为的启发,利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间的最短路径等集体寻优特 征,来解决一些离散系统优化中的困难问题。 算法基本思想： （1）根据具体问题设...
m基于PSO粒子群优化的柔性作业车间调度问题matlab仿真,并输出甘特图
1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种，其一是由于待优化函数的性质；其二是由于微粒群算法中微粒的多样性迅速消失，造成早熟收敛。这两个因素通常密不可分地纠缠在...
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...
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