优化算法

自信点,数学功底不好其实也没有关系,如果你是学计算机的,而且对计算机应用比较擅长的话（擅长编程那更好）,那你的逻辑思维能力应该不差,像你这个情况的话我建议你先简单学习些纯算法描述方面的资料,简单了解即

%不知道你具体的问题是什么,下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题,如果是一些大型的问题,需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化,希望对你有帮助functiony=fun(x)y=-20

启发式算法实际上就是针对具体问题,加入了人的经验的最优求解算法.不同的问题,有不同的启发规则.遗传算法、粒子群算法这一类算法某种程度上可以归为启发式算法.因不同的问题,实现遗传算法和粒子群算法的方法与

POS是一个二维数组POS[i][j],设其大小为n*mPOS(i,:)在matlab里表示一个大小为m的一维数组其中元素为POS[i][0],...,POS[i][m-1]再问：请结合智能优化算法说

>>全国交通咨询?作为一个OIer、我表示对最短路径算法稍有研究.Dijkstra和Floyd是按需要来看的首先dijkstra求的是从一个节点到其他节点的最短路时间复杂度不优化的情况下是

kmeans 给出的是150个样本的聚类后所属类别.你的样本是150*20的,也就是说,样本个数150,维数20.用粒子群做聚类的方法是,采用粒子群迭代的方法优化得到N个最优位置,这N个位置

Matlab中的fimincon函数优化

有一个隐层,就相当于三层了.所以肯定是两组阈值.第一层-》隐层-》结果

不是在initialrange处设置.在GUI界面的constraints里设置,在bounds的lower填：1;2;3upper里填2;4;5你试试吧,应该可以

如果别人没做过,就算创新.这只能算小创新,不过小创新也算创新,不要想一下子就弄出个强人工智能来,我甚至怀疑强人工智能只靠如今的技术能否实现.

转载请注明：来自百度知道——小七的风首先说,标准的粒子群算法是通过控制权重系数ω的线性下降来使得种群收敛的,从收敛图上看,如果在多次迭代后（比如100次迭代后）如果最优粒子的适应度值不再变化即认为此时

如果按照默认设置来运行GA,输入fitness函数和未知量个数,就可以运行了.通常,优化问题的目标函数就是fitness函数.如果想重新设置一下GA的参数,可在options处,设置,具体参数设置还要

前者用信赖域法,后者用序列二次规划.所谓大规模问题指的是出现在工程,化学等领域中有大量优化变量的问题.由于自变量的维数很高,这样的问题是被分解成多个低维子问题来求解的.Medium－Scale优化问题

实数编码?帮你顶了,没用过,二进制,格雷码还用过.

将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中functionf1=func1(x)%第一目标函数f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;functionf2=func

写matlab程序需要注意,尽量少用for.matlab从名字也可以看出是为矩阵运算设计的,所以你要多利用矩阵运算来处理问题.先给你如果我做此题,会写什么程序.以下是我的程序.set={0:9};t=

蚁群算法的实质是遗传算法,为了避免陷入局部最优解,我使用的办法是基因多样化算法,初始化基因组时,多取几组随机值,然后对这n组数据同时进化优化,并行计算.这样可以大大减低陷入局部最优解的风险

不能,遗传算法只能接触近似解.连复杂度都没法表示,不能求解最有解.

如果你是想找一个三阶的多项式拟合你的离散数据的话,可以用PSO.直接用基础pso就可以,不过你的适应度函数是三维(因为是3阶的多项式),要利用你的数据编一个,常用的话就是差值平方和,就是fitness