多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.5.7/p5.js http://www.box2d.org http://www.jbox2d.org http://github.com/shiffman/PBox2D 第0章 引言 (已看) 第1章 向量 (已看) 第2章 力 (已看) 第3章 震荡  (已看) 第4章 粒子系统 (已看) 第5章 物理函数库 (已看) 第6章 自治智能体 (已看) 第7章 细胞自动机 (已看) 第8章 分形 (已

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ebcc0240101pnrj.html matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 (2014-01-10 13:03:57)   分类: matlab 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型.还好用遗传算法的工具 箱予以实现了,期间也遇到了许多问题.借此与大家分享一下. 首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程. 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴.它是模拟达尔文的自然 选择

进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法)相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地

华为codecraft2018总结 想来也是参加了第二次了,自己还是那么的菜.总结下今年的比赛,得奖是不存在的了,但是收获还是有的. 代码相关的都在这里了:https://github.com/huipengly/CodeCraft-2018-ecs 一.赛题 为了防止明年赛题官网更新,这里我传一份在网盘. 链接: https://pan.baidu.com/s/1C--5XEtVQq3LJQXWq_4yXw 密码: z5mc 二.赛题分析 首先,官方不让用第三方库了(上一年没参加,但是也是不让

问题描述:m个旅行商去旅游 n个城市,规定都必须从同一个出发点出发,而且返回原出发点,需要将所有的城市遍历完毕,每个城市只能游历一次,但是为了路径最短可以路过这个城市多次.这个就是多旅行商问题.是在TSP问题的基础上进行了扩展. 问题解决方案: 明确M-TSP与TSP的区别在哪里? TSP指的是单个旅行商遍历一圈,将所有城市旅行一遍, MTSP指的是将城市群划分成M个组,每组采用TSP得到最短的旅行路线,所以问题的关键在于如何确定城市群的分组. 改良圈算法——可得到优化解但不是最优解 先得到一个

项目 内容 课程班级博客链接 18卓越班 这个作业要求链接 实验三结对编程要求 我的课程学习目标 (1)体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming):(2)掌握Github协作开发程序的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)通过与结对方配合实现该项目,从而熟悉了结对编程的方法:(2)熟悉了通过Github协作开发程序的操作方法. 结对方学号-姓名 201871030124-王超怀 结对方本次博客作业链接 结对方博客连接 本项目Github的仓库

​ 项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST/ 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 1,体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程2,掌握GitHub开发程序的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1,阅读<现代软件工程-构建之法>第3-4章内容,掌握代码风格规范.代码设计规范.代码复审.结对编程概念2,通过

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业链接 我的课程学习目标 (1)掌握Github协作开发程序的操作方法:(2)理解并掌握代码风格规范.代码设计规范.代码复审.结对编程概念:(3)体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)通过阅读<现代软件工程-构建之法>第3-4章内容,掌握了代码风格规范.结对编程等概念 结对方学号-姓名 201871030136-颜静 结对方本次博客作业链接 博客链接 本项目Github的仓库链接地址

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法. 其主要特点是直接对结构对象进

摘自http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5240905.html 1.遗传算法介绍 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法.谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个基本上是最优的,那么以后再继续这样下去,就可以一直最优了. 2.解决的问题 先说说自己要解决的问题吧,遗传算法很有名,自然能解决的问题很多了,在原理

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从

该代码是本人根据B站up主侯昶曦的代码所修改的. 原代码github地址:https://github.com/Houchangxi/heuristic-algorithm/blob/master/TSP问题遗传算法/Genetic Algorithm.py 遗传算法步骤不用讲了,将再多还是不会写代码,倒不如花一上午读懂下面的代码.不仅明白了具体步骤还能写出代码. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # Author:侯昶曦 & 孟庆国 # Date:20

代码例如以下: function m_main() clear clc Max_gen = 100;% 执行代数 pop_size = 100;%种群大小 chromsome = 10;%染色体的长度 pc = 0.9;%交叉概率 pm = 0.25;%变异概率 gen = 0;%统计代数 %初始化 init = 40*rand(pop_size, chromsome)-20; pop = init; fit = obj_fitness(pop); [max_fit, index_max] =

之前介绍过遗传算法,参见:https://www.cnblogs.com/LoganChen/p/7509702.html 我们用Python实现同样的问题解答. y=10*sin(5*x)+7*abs(x-5)+10 我们来求这个函数在0-10之间的最大值. 先来看一下这个函数的图像: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ **Colors** The following color abbreviat

参阅地址: https://www.jianshu.com/p/ae5157c26af9 代码实现: public class GA { private int ChrNum = 10; //染色体数量 private String[] ipop = new String[ChrNum]; //一个种群中染色体总数 private int generation = 0; //染色体代号 public static final int GENE = 46; //基因数 private double

/* Routines for randomized recursive quick-sort */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Randomized quick sort routine to sort a population based on a p

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

遗传算法GA的核心代码实现: 最核心: private static ArrayList<int[]> GA(ArrayList<int[]> pop,int gmax,double crossoverProb,double mutationRate) { HashMap<Integer,double[]> segmentForEach=calcSelectionProbs(pop); ArrayList<int[]> children=new ArrayL

首先理解云计算里,资源调度的含义: 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文,发现很多情况下这两者的意义是相同的,不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧,任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情: 用户有n个计算任务(Task),{t1,t2,t3,...tm},将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机,Virtual Machine)上,用这m个资源来计算这n个任务(注意,一般n>m,且很多时候n>>m),直到所有任务都计算完成.如何分配使得这n个任务的总的计算时间最少