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优化算法 随着仿生学遗传学和人工智能科学的发展从20世纪70年代以来研究人员相继将遗传学神经网络科学的原理和方法应用到最优化领域形成了一系列新的最优化方法如:人工神经网络算法遗传算法蚁群算法等这些算法不需要构造精确的数学搜索方向不需要进行繁杂的一维搜索而是通过大量简单的信息传播和演变方法来得到问题的最优
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智能优化算法 智能优化算法又称为现代启发式算法是一种具有全局优化性能通用性强且适合于并行处理的算法这种算法一般具有严密的理论依据而不是单纯凭借专家经验理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解 常用的智能优化算法 (1)遗传算法 (Genetic Algorithm 简称GA) (2)模拟退火算
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六章 群智能算法 智能优化计算6.1 群智能 6.1.1 群智能的概念 6.1.2 群智能算法 6.2 蚁群优化算法原理 6.2.1 蚁群算法的起源 6.2.2 蚁群算法的原理分析 6.3 基本蚁群优化算法 6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现 6.3.2
本章主要学习matlab中三个智能优化算法及其实现.一遗传算法 1算法的相关知识 2ga及gatool二人工神经网络 1算法的相关知识 2newffnewlvqtrainsim及nntool三粒子群算法进行了上述三个操作所产生的染色体称为后代对后代重复进行选择交叉变异操作经过给定次数的迭代处理以后把最好的染色体作为优化问题的最优解2 matlab指令与计算举
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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
电力系统规划中的智能优化算法II-粒子群算法群体智能优化算法 蚁群 鱼群 粒子群群体智能(Swarm Intelligence)生物学家研究表明:在这些群居生物中虽然每个个体的智能不高,行为简单,也不存在集中的指挥,但由这些单个个体组成的群体,似乎在某种内在规律的作用下,却表现出异常复杂而有序的群体行为。ACACAC生物社会学家指出:“至少从理论上,在搜索食物过程中群体中个体成员可以得益于所有其他
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
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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数 学 建 模 — 智 能 优 化 算 法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数 学 建 模 — 智 能 优 化 算 法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数 学 建 模 — 智 能 优 化 算 法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
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