基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
1.程序功能描述 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是组合优化领域的一个经典NP难问题,旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序`...
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('...
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
1.程序功能描述 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是计算机科学和运筹学中的经典问题,其目标是寻找访问一系列城市并返回起始城市的最短可能路线。此问题属于NP-难问题,对于大规模的实例,精确的求解方法在计算上不可行。因此,启发式方法,特别是遗传算法(Genetic Algorithms, GA),在解决TSP问题上非常受欢迎。本课题中,使用遗传算法,实现T....
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
1.程序功能描述基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计.优化输出路段1和路段2的收费情况收敛过程。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```while gen < MAXGEN; rng(gen) gen P1 = 0.9; P2 = 1-P1; FitnV=ranking(Objv); Selch...
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
1.程序功能描述 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是运筹学领域的一个经典问题,旨在寻找满足一系列送货或取货需求的最优车辆行驶路径。其中,带容量限制的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)是最基础也是最常见的一个变种。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解CVRP问题中的应用。 ....
基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
1.程序功能描述 通过遗传优化算法,将PID控制器的kp,ki,kd三个参数作为遗传算法的优化变量,将PID控制器的输出误差作为遗传算法的目标值。通过迭代优化,输出控制器最优状态下对应的控制参数kp,ki,kd,即最后的参数整定结果。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while gen < MAXGEN; gen ...
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
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 基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的高斯白噪声信道(Additive White Gaussian Noise, AWGN)信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)估计方法是一种利用生物进化原理进行全局优化的技术,旨在寻找最优解,以准确估计通信系统中信号与噪声的比例...
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
1.课题概述 基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法,优化风力发电,光伏发电以及蓄电池发电。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本:MATLAB2022a Apv,Aw,Cb,CT,LPSP figure(1); plot(Iteration,BestJ); xlabel('Number of generations');ylabel('Total cost($)'); ...
基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序 plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR ...
基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序 plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR ...
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