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  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. 蚁群算法详细资料

  2. 包括： 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 基于混合行为蚁群算法的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：kolchakzy

  1. 基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用

  2. 该文探讨了粒子群优化算法及其改进, 并提出了算法的离线性能评估准则和在线性能评估准则。在此基础上重点研究了MATLAB 环境中粒子群优化算法的仿真方法, 主要包括数据结构设计、参数编码以及进化信息跟踪等关键内容。最后, 对典型的多峰函数优化试验表明:作者开发的粒子群优化算法结构简单, 运行快, 是一个通用有效的优化工具。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-11-08
    • 文件大小：110592
    • 提供者：hapticli

  1. SVM_Short-term-Load-Forecasting基于支持向量机的短期电力负荷预测

  2. 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-20
    • 文件大小：334848
    • 提供者：oxinsuan

  1. 调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究.

  2. 调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究.粒子群算法的应用研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-18
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：homezly

  1. 一种新的交叉粒子群算法及其应用

  2. 粒子群算法是基于群集智能、受到人工生命研究结果的启发而提出的一种现 代优化方法。作为一类随机全局优化技术，与传统优化方法相比较，对目标函数 的解析性质要求不高，所以常用于解决一些复杂的、大规模的、非线性、不可微 的优化问题，近年来受到学术界的广泛重视。 本文介绍了标准粒子群算法和几种改进粒子群算法，在利用标准粒子群算法 优点的同时，进行了一些改进，例如：在位置更新方程中设置动力参数以限制粒 子在搜索区域内、采用减弱速度更新的策略减少速度更新的次数等。在此基础上 提出一种新的交叉粒子群算法，该算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u012803624

  1. SVM_Short-term-Load-Forecasting.zip

  2. 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-09
    • 文件大小：373760
    • 提供者：nichuan2016

  1. 基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用-基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用.pdf

  2. 基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用-基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用.pdf 基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用 作者：兰州大学 侯志荣 摘要：该文探讨了粒子群优化算法及其改进，并提出了算法的离线性能评估准则和在线性能评估准则。在此基础上重点研究了MATLAB环境中粒子群优化算法的仿真方法，主要包括数据结构设计、参数编码以及进化信息跟踪等关键内容。最后，对典型的多峰函数优化试验表明：作者开发的粒子群优化算法结构简单，运行快，是一个通用有效的优化工具。 关键词：粒子群优化；性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 优化灰色模型在负荷预测中的应用研究

  2. 针对传统的灰色模型在负荷增长速度较快时预测精度低的问题,提出了采用交叉遗传粒子群优化算法代替最小二乘法来优化GM(1,1)模型中参数a、b的方法;介绍了灰色预测原理及其数学模型、CGPSO算法及基于CGPSO算法的优化灰色模型,并根据实际负荷数据进行了仿真实验。结果表明,在负荷增长速度较快时,优化灰色模型的预测精度明显高于GM(1,1)模型,能够应用于电力系统的中长期负荷预测,拓展了灰色模型的适用范围。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_38573171

  1. 粒子群算法在面波频散曲线反演中的应用

  2. 针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38545961

  1. 布谷鸟搜索算法研究及其应用进展

  2. 布谷鸟搜索算法作为相对较新的一类群智能优化算法，自提出以来受到研究人员的重视，并进行了较为深入的研究，在有关领域得到了应用。为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度，加快对算法的研究与应用进程，综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤；然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等诸方面的改进方法，总结了算法的主要应用领域及其进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：607232
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 改进粒子群算法及其对热连轧机负荷分配优化的研究

  2. 提出一种基于适应度方差的权重梯度方向变异的改进粒子群优化算法(IPSO), 通过判断适应度方差, 按照权重梯度方向进行变异操作,解决了IPSO算法的早熟收敛和易于陷入局部极值的问题.应用IPSO算法对精轧机组负荷分配进行优化,根据负荷分配优化策略,给出综合板形板厚的最小方差目标函数,在实现各机架负荷分配优化的同时, 提高板形质量. 仿真结果表明, 该算法计算精度高, 收敛速度快,为精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一种新的有效方法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_38550812

  1. 粒子群优化算法及其在机组优化组合中应用

  2. 应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1018880
    • 提供者：weixin_38637983