用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
标签： 粒子群优化 智能算法
上传时间： 2016-10-24
上传用户：浮尘6666
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了收敛速度，提高了图像的分割精度。
标签： 粒子群 模糊 均值聚类 图像分割
上传时间： 2013-10-25
上传用户：llandlu
粒子群(PSO)路径规划。这个是一个局部路径规划，用了深度优先搜索算法，可以走出“陷阱”。
标签： PSO 路径规划 粒子群 局部
上传时间： 2014-01-26
上传用户：fredguo
很实用的群优化智能算法，计算粒子群算法的源代码，所需优化的目标函数命名为fitness即可。
标签： 智能算法
上传时间： 2017-07-02
上传用户：zm7516678
该代码目的是要用PSO粒子群优化算法来解决TSP旅行商问题，可以动态变化
标签： 粒子群优化 旅行商问题
上传时间： 2018-05-23
上传用户：zhaoliangseu
这是力气群算法解决实际问题，与布谷鸟算法做了一个 比较，看着还行
标签： 粒子群 算法
上传时间： 2018-06-02
上传用户：batcoder
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敛或收敛速度比较慢的缺点，加快了收敛速度，增加了最优解的多样性。
标签： 变异 蚁群算法 机器人 路径规划
上传时间： 2013-11-11
上传用户：zuozuo1215
传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时，存在参数难以整定、控制效果不好的缺点，文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法，即利用蚁群算法动态调节PID的参数，实现对配料系统的控制，通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。
标签： PID 蚁群算法 控制器 应用研究
上传时间： 2013-10-09
上传用户：ccccccc
蚁群算法的理论与应用
标签： 蚁群算法
上传时间： 2013-11-23
上传用户：dreamboy36
用蚁群算法实现自动化仓库路径优化
标签： 蚁群算法 自动化 仓库 路径
上传时间： 2014-03-11
上传用户：bjgaofei
