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基于遗传粒子群混合算法的matlab源码,用于优化无线传感网络中的路由。

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2017-12-01 上传 大小:2KB
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GA-PSO混合算法的matlab源码

基于遗传粒子群混合算法的matlab源码,用于优化无线传感网络中的路由。

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论文研究-基于GA-PSO算法的路径测试数据自动生成.pdf

为了实现测试数据自动生成,许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱,且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法(GA-PSO),并成功应用到软件测试数据自动生成过程中。实验结果表明,该算法结合了遗传算法和粒子群算法的优点,在保证软件测试数据正确生成的情况下,极大地提高了数据生成的效率。

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论文研究-基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题研究.pdf

为了给游客提供更好的路径推送服务,针对经典的TSP进行了延伸研究,提出了一种时间优化的旅行商问题(time optimal TSP,TOTSP),旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅行时间。通过混合粒子群遗传算法(PSO-GA)对提出的问题进行仿真实验,并将旅行时间作为PSO-GA的目标函数,其中的旅行时间包括游客在景点之间行走的时间、游客在每个景点排队等待的时间以及游客在每个景点游玩需要的时间三个部分。仿真实验对比了PSO-GA求出的最短旅行时间和所需的CPU执行时间与遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)求出的结果。仿真实验表明,PSO-GA在解决TOTSP上有较好的性

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PSO-SVM 粒子算法优化支持向量机MATLAB代码

用粒子群算法优化支持向量机的matlab程序,用于对股价、经济的预测作用,优化后预测精确

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matlab 遗传算法GA,粒子群算法PSO,蚁群算法AS

matlab 遗传算法GA,粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上,自己做的程序。帖到这里,希望有人能改进它们,交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题,PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。 如果有宝贵经验希望能交流一下,谢谢,呵呵

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GA和PSO组合matlab

GA和PSO组合算法 优化 matlab程序

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基于GA PSO混合算法的钢杆磁特性参数识别方法.pdf

基于GA PSO混合算法的钢杆磁特性参数识别方法.pdf,测量轴类零件的磁滞回线,利用其特征参数的变化表征零件表面硬度及硬化层深度,是具有工程应用前景的电磁无损检测新技术之一,其关键是轴类零件磁特性曲线测量装置的研制和磁特性参数高精度识别方法的研究。设计出一种基于闭环磁路的钢杆磁滞回线测量实验装置,并基于J A磁滞模型,提出了一种遗传粒子群(GA PSO)混合算法,实现了钢杆磁滞回线全局与局部特征参数的快速、高精度识别。实验测得的3种不同材质钢杆磁滞回线,对比分析了混合优化算法与单一算法(遗传、粒子群、模拟退火)的参数识别速度与精度,结果表明,混合算法全局识别结果的最小均方根误差仅为0.004

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SA+GA+PSO三法融合

模拟退火 遗传算法 粒子群算法 鲁棒性强

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论文研究-应用PSO与GA混合算法重建超分辨图像.pdf

SAR图像目标识别是SAR图像应用中非常重要的环节,但由于SAR图像中相干斑噪声的存在,使得传统方法不能很好地对SAR图像进行分类识别。结合不变矩特征提取和支持向量机分类方法的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法,采用该方法对含有飞机和坦克目标的SAR图像进行了目标识别实验,取得了较好的识别效果。

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改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法(含单目标和多目标优化)

文档中包含: A_Genetic_Revised_Adap.M文件:为改进的自适应遗传算法(单目标优化); A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件:为改进的自适应遗传算法(多目标优化); AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件,为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法(单目标优化) AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件,为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法(多目标优化)

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蚁群、粒子群、GA、TS等算法解决Job shop问题matlab源码(附test文件)

蚁群、粒子群、GA、TS等算法解决Job shop问题matlab源码(附test文件)

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论文研究-GA与PSO的混合研究综述.pdf

传统算法无法满足现代大规模、多变量、多约束的复杂问题求解,使得智能算法的应用越来越广泛。但单一智能算法在解决很多复杂问题时依然存在不足,利用算法之间互补性的混合算法便应运而生,并且取得了较好的实验效果,被越来越多的国内外学者所关注。以混合方式为研究主线,对智能算法中的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的融合方式进行分析与综述,并对其进一步的研究发展方向进行了探讨。

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论文研究-基于SA-PSO的多态路径测试数据生成方法.pdf

目前测试数据生成方法多数未考虑到面向对象软件的多态特性,无法运用生成的测试数据对程序的多态信息进行充分的测试。根据多态路径测试数据生成的要求,提出了一种应用模拟退火—粒子群优化(simulated annealing-particle swarm optimization,SA-PSO)混合算法在多态路径测试中生成测试数据的方法,并通过多态性实例对基本粒子群算法、遗传算法、PSO-GA(particle swarm optimization-genetic algorithm)和SA-PSO算法在相同条件下进行了比较,结果表明SA-PSO算法具有更强的搜索能力,可以更快地发现全局最优解,能更好

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PSO优化的BP神经网络——python实现

自己写的,编程渣渣,写的很乱,但也基本实现了,仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习,

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遗传退火算法求解车辆调度

标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。 因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传 算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算 法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算 法的全局收敛性得到了显著提高。

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MATLAB CODE of GA

主要讲解遗传算法的实现及各函数的编写,另有TSP问题和PSO的实现,有助于初学者学习

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[MATLAB智能算法30个案例分析].史峰

1 基于遗传算法的TSP算法(王辉) TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem),是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。实践证明,遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰) 遗传算法

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论文研究-基于混合粒子群的RFID网络的优化部署.pdf

在RFID网络系统中,贴有标签的物品可能随机地布置着,针对如何有效地放置阅读器,使得阅读器可以读取多个标签信息同时减小冲突的问题,建立了RFID网络系统的优化模型,提出了一种混合粒子群算法来优化部署阅读器的位置。实验结果表明,混合粒子群算法分别比传统的粒子群(PSO)和遗传算法(GA)在收敛速度和寻优能力上具有更好的性能,体现出混合粒子群算法的优越性。

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论文研究-一种采用完全Logistic混沌的PSO-GA优化方法.pdf

为了提高粒子群优化算法的性能, 提出了一种完全Logistic混沌粒子群优化与遗传算法的混合优化方法。该方法将具有伪随机性与遍历性特征的Logistic混沌应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点产生的全过程, 并在粒子速度和位置更新后再与遗传算法相混合, 进行选择和交叉操作。三种典型Benchmark函数的实验结果验证了所提方法的有效性, 该方法具有更好的寻优能力与收敛速度。

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论文研究-一种面向对象测试用例自动生成的混合算法.pdf

遗传算法(GA)在测试用例生成方面是一种实用的算法,但是其自身也存在的局限性,如过早收敛、优化效率低等问题。通过引入粒子群算法(PSO),使每一个测试用例在局部区域中再次寻找最优值,以此改进整体算法搜索最佳值的能力,避免过早收敛、优化效率低的问题。与此同时,针对面向对象测试的特点,如封装性等,将混合算法进行适当的改进,满足在不同环境中重复使用类的要求。

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