含脊优化问题的变换坐标改进优化算法

蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化，结合具体的案例给出了程序分析

使用螳螂优化算法来寻找目标函数f(x)=x^2的最小值，以下是Python代码：import randomimport numpy as npclass Mantis: def __i

针对航空物流领域对路径进行精确计算以降低配送成本的需求,文中对路径的优化方法进行了研究。通过建模分析,将该问题被抽象为数学中的枢纽位置问题(HLP),然后使用遗传算法进行求解。为了解决大规模的复杂HL

电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,提出一种改进粒子群优化(ODPSO)算法.改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛

音频信息隐藏技术已成为近年来的研究热点之一，将混沌理论引入到音频水印系统的研究中，设计了一种将一段音频作为水印，利用混沌序列选择部分原始音频信号作为载体，将混沌加密后的音频水印嵌入到载体的小波系数中的

改进遗传算法在函数优化问题中的应用，王慧，丁海军，函数优化是算法应用中的基本问题，遗传算法具有线性时间复杂度和全局收敛的特点，正好适合于该问题的求解。文章首先对遗传算法进

为了提高免疫算法求解约束优化问题的性能，给出了一种融合乘子法的免疫算法。设计了乘子法对约束条件的转换过程，给出了基于实数编码的克隆变异算子、浓度抑制算子和免疫算法框架，并对标准测试函数进行了实验验证。

物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径,用以指导物流车辆调度,进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法,针对蚁群算法的缺点,分别对信息素更新策略、启发因子进行改进,并引入搜索热区机制,有

Rosenbrock函数优化属于无约束优化问题，其全局最小值位于抛物线形状的平滑且狭窄的谷底。 由于为优化算法提供的信息很少，因此很难找到函数的全局最小值。 根据Rosenbrock函数的特点，专门提

改进WOA算法,可以解决大规模性的路径优化问题,对写论文的同学们是有很大的帮助的,非常好的算法,也是最新的算法