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遗传算法和改进遗传算法程序。不用工具箱的。
基于改进遗传算法的六自由度机器人时间最优轨迹规划
基于Matlab工具的遗传算法求解有约束最优化问题_刘鲭洁.pdf
提供了一个tsp类的文件,提供了一个启动的main函数,还有一个绘图的DW类,核心的参数有交叉概率,变异概率,种群数目和迭代次数,读者可以根据自己情况进行修改,并且本代码在遗传算法中内嵌了EO极值优化
伪谱法通过全局插值多项式参数化状态和控制变量, 将最优控制问题(OCP) 转化为非线性规划问题(NLP) 进行求解, 是一类具有更高求解效率的直接法. 总结Legendre 伪谱法转化Bolza 型最
基于高斯-拉盖尔节点和勒让德多项式,高斯伪谱法是求解最优控制问题的数值方法。以下示例演示了 MATLAB 中该方法的实现:
配送和回收一体化的车辆路径问题(VRPSDP)是一种非常复杂的NP难题。针对这一问题,设计了一种改进的模拟退火遗传算法ISAGA,采用非零自然数编码机制和弱可行解到强可行解的解码机制,将3PM交叉算子
针对遗传算法的缺陷,提出了一种基于模式学习的文化遗传算法,该算法将遗传算法纳入文化算法框架,组成基于GA的主群体空间和信念空间两大空间,主群体空间在进化过程中定期组织最差个体向信念空间提供的种群最优模
巡回旅行商问题(TSP)是最典型的NP的难题,遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同
在文[1]由差别矩阵计算信息系统核的基础上得到未定差别项组,提出了基于表格因子图的图解法。利用该方法能准确地求出信息系统中所有的最小子集,且计算量少于由定义来约简。举例说明了该方法的有效性。
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