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寻找c++群
niimp2
2009-07-20 03:24:43
有没有好的c++群?
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寻找c++群
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acmicpc2009
2009-07-21
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79519281
C++
基于蚁
群
算法
寻找
最优路径仿真实现系统源码.zip
C++
基于蚁
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最优路径仿真实现系统源码.zip
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群
算法
寻找
最优路
蚁
群
算法(ant colony optimization, ACO)
c++
编程
蚁
群
算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中
寻找
优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在
寻找
食物过程中发现路径的行为。 蚁
群
算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁
群
算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁
群
算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值. 蚁
群
算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。由柳洪平创建。
粒子
群
(PSO算法)基本算法
C++
实现
什么是粒子
群
算法? 粒子
群
算法是一种进化计算技术,来源于对鸟
群
捕食的思考,最早由Kenney与Eberhart 于1995年提出。在PSO中,
寻找
最优解被看做
群
体
寻找
目标。个体在搜索的过程中具有自己 的位置和搜索速度。个体追寻最优个体在解空间中进行搜索。搜索的过程是一个反复的迭代 过程。在这个过程中,个体完成的任务一是找寻自己认可的最优解;另个任务是获知
群
体 得到的暂时最优解。 粒子
群
算法实现步骤 (1)对
群
空间中的每个个体进行初始化,设定个体数量,随机产生n个初始解和n个速度。 (2)根据当前位置和速度,产生新的位置和速度。 While (迭代次数<设定最大值) { 计算每个个体的适应度PBest,若新的Pbest优于原来PBest,则更新PBest。 找出
群
体最优适应度GBest。 个体更新速度 (Vnew=C0*Vold*t+C1*个体位置偏差+C2*
群
体位置偏差) 个体更新位置 (Xnew=Xold+Vnew*t) } (3)运行结束,打印结果
车辆路径问题粒子
群
算法优化
c++
源码
为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求
寻找
全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来
寻找
最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子
群
优化(Particle Swarm Optimization -PSO) 算法 .
c++
珊格 机器人路径 规划.zip
珊格 蚁
群
算法 路径规划 蚁
群
算法是一种用来
寻找
优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在
寻找
食物过程中发现路径的行为
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