m基于PSO粒子群优化的第四方物流的作业整合算法matlab仿真,对比有代理人和无代理人两种模式下最低运输费用、代理人转换费用、运输方式转化费用和时间惩罚费用
1.算法概述 粒子群优化 (PSO)算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。PSO是将群体(swarm)中的个体看作是在D维搜索空间中没有质量和体积的粒子(particle)，每个粒子以一定的速度在解空间运动，并向自身历史最佳位置pbest和邻域历史最佳位置pbest聚集，实现对候选解的进化。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化...
m基于PSO粒子群优化的物流作业整合matlab仿真,计算最低运输费用、代理人转换费用、运输方式转化费用和时间惩罚费用
1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序...
m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法
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基于GA遗传优化的新能源充电桩最优布局matlab仿真
1.算法概述 遗传算法的起源可追溯到20世纪60年代初期。1967年,美国密歇根大学J. Holland教授的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了遗传算法这一术语,并讨论了遗传算法在博弈中的应用,但早期研究缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。1975年, J. Holland等提出了对遗传算法理论研究极为重要的模式理论,出版了专著《自然系统和人工系统的适配》,在书中系统阐述了遗传算...
m基于PSO粒子群优化的可靠性和费用优化问题求解MATLAB仿真
1.算法概述 PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。。这里理论部分和论文《基于配电系统可靠性的开关....
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