作业帮遗传算法.蚁群算法.粒子群算法还有什么算法
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 03:04:27
不同的算法使用不同的应用领域,哪有单纯说哪个更好的.
粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化
目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程
蚁群算法又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,
粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化
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
我估计是某研究者自己定义的一种交叉方法,取名叫洗牌交叉.从字面上理解,应该是把要交叉个个体顺序打乱,然后随机抽取两两配对,进行交叉.个人理解,仅供参考.
粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.PSO和GA的相同点：(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟
这个,写个程序比较下要性能比较还是CPu时间?
时间复杂度、空间复杂度、稳定性、求解精度等等再问：能够解释的更清楚一些吗？再答：就是比较求解时间、所占内存、是否稳定、解的质量等
Y=abs(u2-U2)/abs(u2);
你所说的算法属于高级算法,一般建模中不会用到,倒是一些基础的编程需要巩固,如数值计算、画图等.再问：你说的我很喜欢看到啊，就是怕会用到，我编不出来的。再答：建模中，你可以扬长避短，采用自己想要的方法。
智能优化算法分为进化算法,群智能算法等遗传算法属于进化算法,其中还有进化策略,进化规划等蚁群算法属于群智能优化算法,其中还有微粒群算法,鱼群算法,猴群算法等免疫算法也属于智能优化算法,基于生物免疫系统
正常的,说明其中某个算法还需要改进,得到的解不够理想,而另一种算法得到的是近似最优解.
TSP,只是一个普通但很经典的NP-C问题.具有大的难以想象的解空间.一般的branch-and-bound算法是很难搞定的.于是,人们尝试智能算法,包括遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等.遗传算法和蚁
遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题.粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题.蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销
第一,算法规则简单,容易实现,在工程应用中比较广；第二,收敛速度快,且有很多措施可以避免陷入局部最优；第三,可调参数少,并且对于参数的选择已经有成熟的理论研究成果,见Eberhart的论文.
在神经网络实例30里面有详细介绍
我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是由HollandJ．H．于20世纪70年代提出的一种优化方法,其最优解的搜索过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想.蚁群算法(AntColony