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改进粒子群算法MATLAB程序.rar_matlab_粒子群算法
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matlab
粒子群算法
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基于粒子群算法的算法改进及优化,MATLAB程序实现方式。
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粒子群算法,改进粒子群,希望大家喜欢........
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用matlab写的多目标粒子群算法,适合新手学习,欢迎下载
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包含13中粒子群优化算法,可以进行详细学习对比
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粒子群算法,基于粒子群算法的简单程序,主要是粒子群算法
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PSO算法,标准的粒子群算法,标准的粒子群算法,标准的粒子群算法,标准的粒子群算法,
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粒子群算法优化PID参数实例+matlab代码学习研究
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蚁群算法混合粒子群算法的matlab程序
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标准粒子群算法,改进粒子群算法,希望大家能用上
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matlab智能算法,基于粒子群算法的PID控制器优化设计
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
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
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
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给出了二维FFT的详细仿真,雷达测速测距的注解
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缺少该文件可以下载
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多,大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中,全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法; 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
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Aud1220
2024-07-01
果断支持这个资源,资源解决了当前遇到的问题,给了新的灵感,感谢分享~
Kinonoyomeo
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