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Alopex-DE算法:使用Alopex-DE算法求解动态优化-matlab开发
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使用 Alopex-DE 算法求解动态优化
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利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用 (2006年)
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提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。
多目标优化差分进化算法:运行基本的差分进化 (DE) 算法以进行多目标优化。-matlab开发
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该工具集包含以下文件: 1) MODEparam.m 生成运行 MODE 优化算法所需的参数。 2) MODE.m 运行优化算法。 它实现了基于差分进化 (DE) 算法的基本多目标优化算法: “Storn, R., Price, K., 1997。差分进化:一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法。全球优化杂志 11, 341 – 359。” 当一个目标被优化时,标准 DE 运行; 如
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信息素S型更新的耦合ACO算法及其应用
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介绍了粒子群优化算法和Alopex-B算法的基本原理,提出了一种用Alopex-B算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于函数优化和有机物毒性的QSAR研究。结果表明:改进型粒子群算法对复杂的测试函数搜索效率明显提高,应用...
减少自变量与ALOPEX算法在二元光学元件设计中的应用
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并以此为基础,讨论了该模糊神经网络的Alopex权值训练算法和识别结果聚类方法,最后利用人在回路的着舰仿真数据和专家识别结果对该算法进行了仿真验证,试验表明文中方法能够有效地实现舰载机着舰动作识别.
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算
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