针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足
针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足,本文提出了一种基于小生境进化算法(NEA)的非线性优选模型,探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较,表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点,并能在全局范围内有效搜索所有最优解。...
针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足,本文提出了一种基于小生境进化算法(NEA)的非线性优选模型,探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较,表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点,并能在全局范围内有效搜索所有最优解。...
模拟退火算法是为了避免求解最优化出现局部极值的问题而提出的算法,保证最终的结果是全局最优的,该matlab源程序能在matlab环境中实现...
这是最难的一个程序了,算法是运筹学里的branch band的集装箱问题的最优动态规划解法,当年我的头都大了才实现的,绝得数学加实践的程序...
模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的...
模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的...