History : Author : JAG (Jagatpreet Singh) ％ Created on : 05022003 (Friday. 2nd May, 2003) ％ Comments : The basic PSO algorithm. ％ Modified on : 0710003 (Thursday. 10th July, 2003) ％ Comments : It uses psoOptions structure now. More organized.标准粒子群优化算法工具箱
标签： Jagatpreet 05022003 History Created
上传时间： 2016-12-15
上传用户：yuzsu
用VB编写，在VB环境下开发的粒子群PSO算法源程序
标签： 编写
上传时间： 2016-12-16
上传用户：shinesyh
在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。
上传时间： 2014-12-03
上传用户：liuchee
高校排课系统的算法，基于蚁群算法。高校排课系统的算法，基于蚁群算法
标签： 算法
上传时间： 2013-12-12
上传用户：czl10052678
《蚁群优化》书本的源代码~ 该书是蚁群优化创始人DM的著作，是蚁群算法的最最权威的著作，该代码也是最最权威的蚁群算法的代码~ 对研究蚁群算法的研究生或者博士生特别有用~
标签： 源代码
上传时间： 2017-08-21
上传用户：xymbian
遗传算法c语言代码 仿真及其研究 蚁群算法
标签： 遗传算法
上传时间： 2016-03-28
上传用户：jnyxzdh
改进的蚁群聚类算法ppt，有原理介绍。背景介绍
上传时间： 2016-06-17
上传用户：hhkpj
老师给的demo，很好用。里面有很多可以直接运行的程序。
上传时间： 2018-05-23
上传用户：zhaoliangseu
人工智能结课作业（A星八数码/广度优先/深度优先/粒子群寻优算法/遗传算法/蚁群算法/BP神经网络/卷积神经网络）
标签： 人工智能
上传时间： 2021-10-20
上传用户：recarry
移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间： 2022-03-10
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