基于PSO的BP训练算法论文:在BP训练算法中,关于变权值、学习速率、步长的问题已被广泛地研究,几种基于启发式改进的技术也表明具有改善训练时间以及避免陷入局部最小的明显效果。这里BP训练过程由基于PSO同时优化log—Sigmoid函数与网络权值的新算 法(PSO。GainBP)实现。实验结果表明,PSO—GainBP比传统基于PSO的BP算法在网络训练方面具有更好的性能。
上传时间: 2017-01-19
上传用户:rishian
爬山算法是一种局部择优的方法,采用启发式方法,是对深度优先搜索的一种改进,它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能算法的一种。
上传时间: 2014-01-24
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基于学习的深度优先搜索算法,一种通用的启发式搜索算法用于确定的,非确定以及MDPs环境中
上传时间: 2014-01-13
上传用户:叶山豪
八数码问题的C++程序代码。八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式,即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索,启发式搜索就是有“向导”的搜索。
上传时间: 2014-11-24
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八数码,启发式,曼哈顿距离,A*算法实现
标签: 数码
上传时间: 2017-07-29
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遗传算法是一种模拟生物进化机制的随机全局优化搜索方法,具有很强的全局优化能力及鲁棒性。遗传算法属于直接搜索法,对适应函数基本无限制,既不要求连续,也不要求函数可微,而且不需要初始信息可以寻求全局最优解克服了单纯形算法初始条件影响大,易陷入局部最小等缺点,操作方便,速度快,不需要复杂的规则,且可用于多目标寻优,在解空间进行高效启发式搜索,可以提高运算速度。
上传时间: 2017-08-07
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实现了蚁群算法求解TSP问题。注释详细 function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) ------------------------------------------------------------------------- 主要符号说明 C n个城市的坐标,n×2的矩阵 NC_max最大迭代次数 m蚂蚁个数 Alpha表征信息素重要程度的参数 Beta表征启发式因子重要程度的参数 Rho信息素蒸发系数 Q信息素增加强度系数 R_best各代最佳路线 L_best各代最佳路线的长度 =========================================================================
标签: Shortest_Length Shortest_Route function R_best
上传时间: 2014-01-17
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tsp问题的群蚁算法实现,其中c为测试矩阵,代表各点的相对坐标,NC_max 最大迭代次数 ,m蚂蚁个数,Alpha 表征信息素重要程度的参数,Beta 表征启发式因子重要程度的参数,Rho 信息素蒸发系数,Q 信息素增加强度系数,R_best 各代最佳路线,L_best 各代最佳路线的长度,运行后得到最佳路线和收敛曲线
上传时间: 2013-12-27
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对于通常的九宫问题(八数码)的一个解决方案,程序中实现的三种搜索算法——深度,广度,启发式
上传时间: 2013-11-25
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在VC环境下用C++语言编写的一字棋小程序,采用人工智能原理里的博弈树的启发式搜索原理
上传时间: 2017-09-19
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