智能算法第七章:蚁群算法谷俊峰工业装备结构分析国家重点实验室工程力学系运载工程与力学学部 简化的蚂蚁寻食过程假设蚂蚁每经过一处所留下的信息素为一个单位则经过36 个时间单 位后所有开始一起出发的蚂蚁都经过不同路径从D 点取得了食物此时 ABD 的路线往返了2 趟每一处的信息素为4 个单位而 ACD 的 路 线往返 了一趟每一处的信息素为2 个单位其比值为2 :1 寻找食物的过程继续进行则按信息素的
第 三 章求解优化问题的智能算法417202213.1 概述41720222最优化问题是指在一定的约束条件下决定某个或某些可控制的因素应有的合理取值使所选定的目标达到最优的问题解决最优化问题的方法称为最优化方法它具有高度应用性和技术性的特点最优化问题可以追溯到十分古老的极值问题在17世纪伟大科学家Newton发明微积分的时候已经提出了极值问题后来又出现了Lagrange乘子法Cauchy则利
0511USTC2007 10 1 22 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Alph
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2012425??基于智能算法的AdHoc网络的组播性能的研究 指导教师: 学生:一课题研究背景二国内外发展情况三课题研究内容四课题工作方案五进度安排六参考文献一课
人工蚂蚁算法function [xy minvalue] = AA(func) Example [x yminvalue] = AA(Foxhole) clc tic subplot(221) plot 1draw(func)title([func Function])初始化各参数Ant=100蚂蚁规模ECHO=200迭代次数 step=0.01rand(1)局部搜索时的步长t
新疆师范大学学报(哲学社会科学版)Journal of Xinjiang Normal University(Philosophy and Social Sciences)第41 卷第1 期2020 年 1 月 长江学者论坛·新闻传播学前沿(四)信息茧房的误读与算法推送的必要——兼论内容分发中社会伦理困境的解决之道喻国明曲慧(北京师范大学 新闻传播学院北京
智能算法 在工程实践中经常会接触到一些比较新颖的算法或理论比如模拟退火遗传算法禁忌搜索神经网络等这些算法或理论都有一些共同的特性(比如模拟自然过程)通称为智能算法它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地 这些算法都有什么含义首先给出个局部搜索模拟退火遗传算法禁忌搜索的形象比喻: 为了找出地球上最高的山一群有志气的兔子们开始想办法 1.兔子朝着比现在高的地方跳去他们找到了不远处的最高山
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级智能算法及其在数学建模中的应用主讲教师:崔庆安 博士 副教授 硕导计算智能简介人工神经网络及应用支持向量机及应用模糊集及应用遗传算法及应用单元一 智能算法简介智能的层次生物智能(BI)符号智能(SI)计算智能(CI)人工智能(AI)最高层次的智能是生物智能(Biological IntelligenceBI)生物智能中又