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资源分类
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嵌入混沌的蚁群优化算法
混沌优化与蚁群算法相结合,解决了陷入局部的问题,对简单函数优化比较实用
所属分类:
其它
发布日期:2009-11-16
文件大小:4096
提供者:
mniyu
蚁群算法程序开始运行,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物;他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝。
程序开始运行,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物;他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝。 其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了。 预期的结果: 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后,它会向环境释放一种信息素,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物!有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果令开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-14
文件大小:8388608
提供者:
wenhuahetao
蚁群算法的改进与实践
针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响 的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点阄的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜 索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛 的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。 关键词:智能交通系统;动态路径诱导;蚁群算法
所属分类:
其它
发布日期:2010-03-08
文件大小:731136
提供者:
bbaishagua
数学建模方法:蚁群算法
标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-21
文件大小:25165824
提供者:
wu_wenyang
蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP 中的应用
提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法. 引入混沌扰动来增加抗体种群的 多样性, 以提高蚁群算法的搜索能力; 利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作, 增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数, 实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用, 加快了收敛速度, 克服了抗体种群“早熟”问题, 提高了求解精度. 仿真实验结果表明, 该算法具有可靠的全局收敛性, 较快的收敛速度.
所属分类:
其它
发布日期:2010-06-20
文件大小:246784
提供者:
xiaohua0227
混沌蚁群算法
混沌蚁群算法源代码,希望对混沌算法研究者有所帮助。
所属分类:
C++
发布日期:2012-09-05
文件大小:505856
提供者:
tianshi_cd
基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究
将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了 在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流 配送路径问题的求解能够获得满意的结果
所属分类:
物流
发布日期:2013-11-24
文件大小:166912
提供者:
u012939854
混沌蚂蚁群算法
改进的混沌蚂蚁群算法,将混沌理论与蚁群算法结合,改变蚁群算法。
所属分类:
其它
发布日期:2015-10-21
文件大小:285696
提供者:
loveyourselfchao
混沌蚁群算法demo
混沌蚁群算法示例程序;混沌序列取代随机数;嵌入混沌搜索算法
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-11-03
文件大小:3145728
提供者:
lnpj198999
混沌蚁群算法 .rar
混沌蚁群算法源代码,还有混沌蚁群算法介绍的说明文档ppt
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-18
文件大小:1048576
提供者:
yangtao_whut
改进型蚁群算法融合混沌优化的pSPIEL算法的无线传感器布局优化.pdf
改进型蚁群算法融合混沌优化的pSPIEL算法的无线传感器布局优化.pdf
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-05-05
文件大小:1048576
提供者:
anitachiu_2
基于人工智能蚁群算法的煤体瓦斯渗透率预测模型
利用经典人工智能生物蚁群算法,引入单体混沌理论对一般的人工蚁群算法进行优化,构建了以煤体有效应力、瓦斯气体内外压力、温度、气体吸附力为输入的人工智能蚁群算法瓦斯渗透率预测模型。利用三轴伺服渗流装置取15组数据对模型进行训练,迭代2 000次后观察实验结果。测试结果最大相对误差在3.5%以内,测试曲线拟合很好。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-08
文件大小:208896
提供者:
weixin_38698433
一种家庭安保机器人运动路径规划的蚁群算法
由于家庭居住环境复杂,家庭安保机器人导航问题难于解决。使用传统蚁群算法,家庭安保机器人容易陷入搜索家庭环境局部极值的困境,无法找出在复杂环境下家庭最优的运动路径。因此,家庭安保机器人设计方案引入混沌理论改良局部个体的质量,利用混沌扰动,能够避免家庭机器人陷入搜索家庭环境局部极值的困境,由最初的混沌行为过渡到群体智能行为,使家庭安保机器人找到最优的运动路径。经仿真实验表明,在复杂的家庭环境下,家庭安保机器人也可以安全避障。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-18
文件大小:335872
提供者:
weixin_38657835
基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究
近年来,由于神经网络的研究取得了长足的进展,基于BP神经网络模型的速度辨识方法得到了广泛研究,但其仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,因此,对神经网络的优化一直是当前的研究热点。本文将混沌引入到蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)当中,以形成混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO),从而提高了对于BP神经网络的优化效率和精度,解决了上述问题;同时,也在对异步电机直接转矩控制(DTC)转速辨识的仿真试验中,实现了对电机
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-26
文件大小:173056
提供者:
weixin_38690407
通信与网络中的基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究
0 引言 近年来,由于神经网络的研究取得了长足的进展,基于BP神经网络模型的速度辨识方法得到了广泛研究,但其仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,因此,对神经网络的优化一直是当前的研究热点。本文将混沌引入到蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)当中,以形成混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO),从而提高了对于BP神经网络的优化效率和精度,解决了上述问题;同时,也在对异步电机直接转矩控制(DTC)转速辨识的仿真试验
所属分类:
其它
发布日期:2020-11-07
文件大小:151552
提供者:
weixin_38692836
通过混沌蚁群的模糊系统辨识
在本文中,我们引入一种称为CAS(混沌蚂蚁群)的混沌优化方法,以解决设计用于识别动力学系统的模糊系统的问题。 CAS算法中每个蚂蚁的位置向量对应于所选模糊系统的参数向量。 在每个学习时间步骤中,都会根据适应度理论对CAS算法进行迭代,以给出模糊系统的最佳参数。 然后建立了相应的CAS设计的模糊系统,并将其应用于未知非线性动力学系统的辨识。 数值仿真结果表明了所开发的CAS设计的模糊系统的有效性和可行性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:681984
提供者:
weixin_38735899
通过混沌蚂蚁群的多重全局最优计算
这些技术综合了进来提出的挠度和斥力计算来避免局部极小。这些方法可以使蚂蚁蚁群优化算法一起可以有效地检测所有的体积最小。算法的性能通过最大化优化问题进行测试。实验结果表明了所提算法的有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:620544
提供者:
weixin_38741317
改进的混沌蚁群功能优化
混沌蚁群算法(CAS)是一种基于群体智能理论的优化算法,它受自然界中蚂蚁的混沌和自组织行为的启发。 在对CAS的特性进行分析的基础上,本文提出了对CAS的一种改进,称为改进的混沌蚁群(MCAS),它采用了两种新颖的策略来显着提高原始算法的性能。 这是通过将变量限制在搜索范围内并最终使全局最佳蚂蚁从不同蚂蚁的最佳信息中学习来实现的。 在五个基准功能上对MCAS进行的仿真表明,MCAS提高了解决方案的精度。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:492544
提供者:
weixin_38646634
一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究
一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:413696
提供者:
weixin_38670700
基于混沌粒子群与蚁群算法的WSN路由协议
为了降低无线传感器网络(WSN)能量消耗,延长网络生存周期,提出了一种基于混沌粒子群(CPSO)和蚁群算法相结合的路由协议。该协议针对典型的分簇协议LEACH(Low -Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议的簇头选择进行了优化,考虑了节点剩余能量和簇内密集性等因素,采用新的混沌粒子群算法对簇头选择进行优化。然后,针对LEACH协议簇头到基站采用单跳通信,容易使簇头早亡的问题,采用蚁群算法优化簇头到基站的路由路径,减少通信消耗的能量。仿真结果表明,与传统的
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-28
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38504417
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