通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况
1.程序功能描述通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况. 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```% 开始进化for jj=1:Iters jj % 使用轮盘赌选择法繁殖新一代种群 Pops2 = func_roulette(Pops,fit); % 执行交叉操作 Pops ...

通过matlab分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法
1.程序功能描述分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法.对比其优化收敛曲线。 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 ```for t=1:tmax t time(t) = t; w = 0.5; for i=1:Pop i...

基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
1.程序功能描述 通过遗传优化算法,优化WSN无线传感器网络中的各个节点的坐标位置以及数量,使得整个网络系统已最少数量的节点达到最大的网络覆盖率。仿真最后输出覆盖率收敛曲线,节点数量收敛曲线,GA优化前后的覆盖率变化情况。 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 Pe0 = 0.999; ...

m基于WOA优化的SVM乳腺癌细胞和正常细胞分类识别算法matlab仿真,对比BP网络,SVM,PSO+SVM
1.算法描述 SVM 是有监督的学习模型,我们需要事先对数据打上分类标签,通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题,可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器。 WOA算法设计的既精妙又富有特色,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟, 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中,提供了包围猎物,螺旋气泡、寻找猎物的数学模型...

基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于粒子群优化的图像融合算法,通过PSO优化,得到最优的图像融合权值参数,将彩色模糊图像和清晰的灰度图像进行融合获得彩色清晰图像。 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 ``` for it = 1:Ites(ijj) it for i=1:Popu % 更新速度ptls(i).vt = wptls(i).vt+c1rand(V...

基于鲸鱼优化的DSN弱栅栏覆盖算法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 ```for t=1:Iters for i=1:Num %目标函数更新 [pa(i),fgai] = fitness(xwoa(i,:)); Fitout = pa(i); %更新 if Fitout < woa_get woa_get = Fitout; woa_id...

基于ACO蚁群优化算法的WSN网络路由优化matlab仿真
1.程序功能描述 基于ACO蚁群优化算法的WSN网络路由优化,通过蚁群优化迭代,在WSN中搜索一个最短的路由路径。在仿真过程中,实时显示每一次迭代过程中找到的路径,最后输出ACO的优化迭代过程,网络路由路径的搜索结果。 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 ```for ij1=1:Iter% 循环Iter次 ij1 %蚁群更新 for ij...

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(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 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbes...

Matlab|基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理matlab-源码
一、主要内容 该程序为《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》源码,主要内容如下: 针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题,为了优化其运行过程的经济效益和环境效益,本文提出一种基于...

基于PSO粒子群优化的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 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbest1(j)<gbe...

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