全文链接：http://tecdat.cn/?p=27864 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Haohe Jia 随着机器人技术的快速发展，室内轮式机器人逐渐成为了相关研究人员的重点关注对象，应用场景主要是家庭等室内环境，轮式机器人完成复杂任务的基石是完善的路径规划技术，对该技术的深入研究，能够提高机器人
构成要素 1.种群和种群大小 种群是由染色体构成的。每个个体就是一个染色体，每个染色体对应着问题的一个解。 种群大小或种群规模：Population Size , Pop-Size , NP 2.编码方法--二进制编码 3.遗传算子 (1)交叉 单切点交叉 双切点交叉 并不是所有的被选中的父代都要进行交叉操作，要
模型 代码 fun.m function dx=fun(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 r1=0.5; r2=0.5; % 甲乙的增长率 % r1=0.8; r2=1; % 甲乙的增长率 N1=300; N2=500; % 甲乙的最大数量 % sigma1: 单位数量的乙种群(相对于N2)消耗的供养甲的食物量为单
模型 代码 fun1.m % 情况一：甲可以独自生存，乙不能独自生存 function dx=fun1(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 r1=0.5; r2=0.5; % 甲的增长率和乙的死亡率 N1=300; N2=500; % 甲乙的最大数量 % sigma1: 单位数量的乙种群(相对于N2)提供的供养
写在前面 前天写完了基于传递闭包的模糊聚类，今天准备写“遗传算法求解无约束单目标优化问题”。昨天和npy玩了一下午，去齐白石艺术学院看了画展，一起在最高处看了夕阳，并在落日前接吻。 实验题目 遗传算法求解无约束单目标优化问题 实验目的 理解遗传算法原理，掌握遗传算法的基本
带约束的多目标优化进化算法综述 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「街灯下的哥斯拉」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/a1920993165/artic
这是为了准备APMCM突击学习的模型算法，我在原有的基础上加上自己的理解虽然不知道对不对，但是自己看着还是挺顺眼的，欢迎批评指正 所学建模视频来源于b站：https://www.bilibili.com/video/BV1Mt411x7CH?p=9&share_source=copy_web ahp决策比较 c1/c2为4表示c1比c2更加重要，如果是
因为NSGA-II算法是一种遗传算法，所以首先搞清楚遗传算法的流程。 遗传算法流程 一般遗传算法的流程： 种群初始化计算每个个体的适应度选择交叉变异 根据是否满足解的精度要求和迭代次数来判断是否进行下一轮的遗传进化。 NSGA算法存在的3个问题 O(MN^3)计算时间复杂度（其中M代表
昨日，联合国《生物多样性公约》缔约方大会第十五次会议将在云南省昆明市召开。 “生态文明：共建地球生命共同体”是本次会议的主题。围绕该主题，大会将制定“2020年后全球生物多样性框架”，为全球生物多样性保护制定新目标。 全球生物多样性丧失呈加速态势 中国生态文明理念为世界提
这是小编的其他文章,希望对大家有所帮助,点击即可阅读 人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础（二）十大经典算法（图像处理） 为了方便大家学习交流，我建了一个扣裙：966367816（学习交流、大牛答疑、大厂内推） 另外我还整理了整整200G的人工智能学习笔记、课程视频、面试宝典一
1 差分进化算法简介 1.1 前言 在遗传、选择和变异的作用下，自然界生物体优胜劣汰，不断由低级向高级进化和发展。人们注意到，适者生存的进化规律可以模式化，从而构成一些优化算法；近年来发展的进化计算类算法受到了广泛的关注。 差分进化算法(Differential Evolution， DE) 是一种新
一、模型介绍 1.1 遗传算法 遗传算法(GA，Genetic Algorithm)，也称为进化算法。遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，因此不同于其他求解最优解的算法，遗传算法不存在求导和对函数连续性的限定，采用概
目录 准备工作（1）确定terminal set（2）确定function set（3）目标函数（fitness measure）（4）设置GP的运行参数（5）终止条件 运行GP（1）种群初始化（2）计算适应度（3）产生新种群选择复制变异交叉 （4）终止 本文的介绍一个简单的GP运行的实例：在 [
一、重力引力搜索算法 1.1BBO算法 生物地理学优化算法(BBO)是由Dan Simon于2008年提出的一种基于生物地理学理论发展起来的算法。与其他智能算法类似，BBO也是一种基于种群优化的算法，不过它将种群中的每个解看成一个栖息地，将解的适应度看成栖息地的HSI，解的每个分量则是一个SI
一、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻雀搜索算法的具
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻雀搜索算法的
问题：现在有10份工作。有300名工人被分配参与这10份工作，每份工作需要30人。每人参与不同的工作都有个评价值，代表该人参与该工作的损耗值，损耗值的范围在0-9。问：如何分配这300人工作，使得总的损耗值最低。 本问题的基础数据： 工人选择工作损耗表数据.rar 这是一个典型的工作
模型背景 当两个种群为争夺同一食物来源和生存空间相互竞争时,常见的结局是,竞争力弱的灭绝,竞争力强的达到环境容许的最大容量。 使用种群竞争模型可以描述两个种群相互竞争的过程,分析产生各种结局的条件。 模型假设
文章目录 1.遗传算法概述2.分步实现过程3.完整Python代码4.结果截图 1.遗传算法概述 对于遗传算法：遗传算法是一种用于解决最优化的搜索算法，也是进化算法的一种。取名遗传就是因为它借鉴了生物学中的一些概念，比如说遗传、变异、自然选择以及杂交等等。 对于个体：遗传算法
一、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻雀搜索算法的具
简介 基于MATLAB的多目标优化工具。这款工具主要具有以下的几个特点： 1.完全由MATLAB开发，不需要任何其它库。2.包括现有的90个流行的MOEAs，包括遗传算法、差分进化、粒子群优化、模因算法、分布估计算法和基于代理模型的算法。其中大多数是2010年以后在顶级期刊上发表的代表性算法。
文章目录 一、理论基础 二、案例背景 1、问题描述 2、解决思路及步骤 (1). 算法流程 (2). 算法实现过程 三、MATLAB程序实现 1、程序源码 2、结果分析 四、参考文献 一、理论基础 二、案例背景 1、问题描述 假设有一个旅行商人要拜访某些城市，他需要选择所要走的路径，
