📚 最优算法技术资料

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舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初...

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针对基本蚁群算法在机器人路径规划问题中容易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的蚁群算法，利用遗传算法加入了变异因子使最优路径产生变异，从而降低了蚁群算法陷入局部极小的可能性，同时改善了基本蚁群算法不收...

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针对无线传感器网络的节点能量有限，且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题，提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇，并根据节点的传输范围，将...

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文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法，它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划，然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验，证明了该方法能有效...

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为解决北斗导航接收机干扰功率强、有效信号弱的不足，提出了一种基于功率倒置自适应算法的抗干扰设计方案。该方案以自适应天线系统为平台，采用FPGA处理器Virtex5芯片实现自适应算法，根据最小均方误差原...

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粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此...

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　提出一种新的组合优化方法。先通过遗传算法得到一个初步的优化结果,再用直接搜索算法进行二次优化,这样既突出了遗传算法全局寻优的特点,又避免了它在接近最优解时出现的小幅度随机波动。以低副瓣平...

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    针对目前导航系统中重要的多约束条件下路径规划功能，结合A*算法和蚁群算法提出一种新的不确定算法，该算法首先将多约束条件进行融合使其适合蚁群转移，并在基本蚁群算...

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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于...

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TSP算法，应用局部搜索法得到最优路径，已经经过优化。没有密码，可以使用，vc环境下使用。...

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