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
模拟退火算法源程序 此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例: clearclcfunction [MinDBestPath]=MainAneal(pn) CityPosition存储的为每个城市的二维坐标x和yCityPosition=[1304 23123639 13154177 22443712 13993488 15353326 15563238 1229...
遗传-模拟退火算法论文:改进的遗传—模拟退火算法在公交排班中的应用【中文摘要】随着世界城市化进程的发展及人们生活水平的提高各大城市中公交问题尤其显著而目前我国大部分城市采用的是传统的手工调度方式无法满足乘客出行的需要因此建立先进智能化的公交系统是解决该问题的关键而公交车辆智能调度首先要解决的问题则是运营车辆的智能排班本文重点对改进的遗传-模拟退火算法(GA-SA)及其在公交智能排班中的应用进行了研
无时限单向配送车辆优化调度问题的禁忌搜索算法无时限单向配送车辆优化调度问题是指在制定配送路线时不考虑客户对货物送到(或取走)时间要求的纯送货(或纯取货)车辆调度问题无时限单向配送车辆优化调度问题可以描述为:从某配送中心用多台配送车辆向多个客户送货每个客户的位置和需求量一定每台配送车辆的载重量一定其一次配送的最大行驶距离一定要求合理安排车辆配送路线使目标函数得到优化并满足一下条件: (1
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第二章 禁忌搜索算法 智能优化计算华东理工大学自动化系 2007年 2.1 局部搜索 2.1.1 邻域的概念 2.1.2 局部搜索算法 2.1.3 局部搜索示例 2.2 禁忌搜索 2.2.1 算法的主要思路 2.2.2 禁忌搜索示例2.3 禁忌搜索的关键参数和操作
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1第三章禁忌搜索2第三章 禁忌搜索一.导言二.禁忌搜索三. TS举例四. TS中短中长期表的使用五.学习TS的几点体会3问题描述一.导言目标函数约束条件定义域注:X为离散点的集合TS排斥实优化4局域搜索邻域的概念函数优化问题:邻域(N(x))通常定义为在
局部搜索 .1 邻域的概念 .2 局部搜索算法 .3 局部搜索示例 禁忌搜索 2. 算法的主要思路 .2 禁忌搜索示例 禁忌搜索的关键参数和操作 .1 变化因素 .2 禁忌表 .3 其他 禁忌搜索的实现与应用 .1 30城市TSP问题(d= by D B Fogel) .2 基于禁忌搜索算法的系统辨识智
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成绩评定1出勤率(到课率和上机)2作业一次3论文一篇60年代末 生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群体人类大脑的神经细胞大约在1011一1013个左右神经细胞也称神经元是神经系统的基本单元它们按不同的结合方式构成了复杂的神经网络通过神经元及其联接的可塑性使得大脑具有学习记忆和认知等各种智能 (2) 神经网络基本理论 ? 神经网络的非线性特性包括自组织自适应
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