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各种智能优化算法比较与实现(matlab版)

免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原,可行解对应抗体(B细胞),可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来,将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程,形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征,采用群体搜索策略,通过迭代计算,最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法,免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点,保证了种群的多样性,克服了一般寻优过程(特别是多峰值的寻优过程)的不可避免的“早熟”问题,可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 (1)首先进行抗原识别,即理解待优化的问题,对问题进行可行性分析,提取先验知识,构造出合适的亲和度函数,并制定各种约束条件。 (2)然后初始化抗体群,通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体,在解的空间内随机产生一个初始种群。 (3)对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。(记忆单元的更新:将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元,并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体(抗体和抗体的亲和性计算)) (4)判断是否满足算法终止条件;如果满足条件则终止算法寻优过程,输出计算结果;否则继续寻优运算。 (5)计算抗体浓度和激励度。(促进和抑制抗体的产生:计算每个抗体的期望值,抑制期望值低于阈值的抗体;可以知道与抗原间具有的亲和力越高,该抗体的克隆数目越高,其变异率也越低) (6)进行免疫处理,包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择:根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体,使其活化; 克隆:对活化的抗体进行克隆复制,得到若干副本; 变异:对克隆得到的副本进行变异操作,使其发生亲和度突变; 克隆抑制:对变异结果进行再选择,抑制亲和度低的抗体,保留亲和度高的变异结果。 (7)种群刷新,以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体,形成新一代抗体,转步骤(3)。 免疫算法运算流程图

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    基于蚁群算法的机械臂打孔路径规划

    问题描述   该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析   机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面: 单个孔的钻孔作业时间,这是由生产工艺所决定的,不在优化范围内,本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时,钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间,刀具的转换时间。   在机

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    Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple

    针对多任务点的全局路径规划,是指在存在静态障碍物的环境中,给定水面无人艇起始点、目标点以及多个任务点的情况下,设计从起始点出发,安全地遍历各个任务点,最终返回目标点的全局路径,要求行驶的航路代价总和最小。   本文主要解决水面无人艇在对多个任务点进行全局路径规划时的设计和实现算方法,相关研究和设计已在 International Journal of Vehicle Autonomous Systems (IJVAS) EI期刊发表。附InderScience Publiers - IJVAS的官方文献下载链接 Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points,以及arXiv的下载链接。官方文献下载链接需要科学上网才可以打开。   本文主要讨论论文的实现原理,并给出部分程序源代码,方便后来者研究和参考。

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    人工智能:智能优化算法

    优化问题是指在满足一定条件下,在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值,以使得某个或多个功能指标达到最优,或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础,用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用,并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明,通过优化方法,能够提高系统效率,降低能耗,合理地利用资源,并且随着处理对象规模的增加,这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中,不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题,传统的优化方法(如牛顿法、单纯形法等)需要遍历整个搜索空间,无法在短时间内完成搜索,且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如,许多工程优化问题,往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点,寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法;模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法;模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法;源于固体物质退火过程的模拟退火算法;模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法;模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法;等等。这些算法有个共同点,即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展;在优化领域称它们为智能优化算法,它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **

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    一文详述蚁群算法

    前几篇解释了一些智能优化算法,今天才想到还有一个重要的给忘了,,言归正传,蚁群算法也是一种生物仿生算法,它是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随机搜索算法。自然界常理,蚂蚁可以通过群体行动在没有任何提示下从家找到食物源的最短路径,并能随着环境变化不断调整适应性地搜索出新的路径产生新的选择使得找到的路径最短。一般来说每个蚂蚁可以看成是独立的个体,相互交流的纽带是通过释放分泌信息素来实现的,所以这也是该算法模拟的核心地方,根据信息素的浓度进行下一个最优移动方向的选择,从而做到周游所有地点的最短路径,具体过程下面详述

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    面试常见算法题你会多少?

    排序算法有哪些? 最快的排序算法是哪个? 手写一个冒泡排序 手写快速排序代码 快速排序的过程、时间复杂度、空间复杂度 手写堆排序 堆排序过程、时间复杂度及空间复杂度 写出你所知道的排序算法及时空复杂度,稳定性 二叉树给出根节点和目标节点,找出从根节点到目标节点的路径 给阿里2万多名员工按年龄排序应该选择哪个算法? GC算法(各种算法的优缺点以及应用场景) 蚁群算法与蒙特卡洛算法 子串包含问题(KMP 算法)写代码实现 一个无序,不重复数组,输出N个元素,使得N个元素的和相加为M,给出时间复杂度、空间复杂度。手写算法 万亿级别的两个URL文件A和B,如何求出A和B的差集C(提示:Bit映射->hash分组->多文件读写效率->磁盘寻址以及应用层面对寻址的优化) 百度POI中如何试下查找最近的商家功能(提示:坐标镜像+R树)。 两个不重复的数组集合中,求共同的元素。 两个不重复的数组集合中,这两个集合都是海量数据,内存中放不下,怎么求共同的元素? 一个文件中有100万个整数,由空格分开,在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法 一张Bitmap所占内存以及内存占用的计算 2000万个整数,找出第五十大的数字? 烧一根不均匀的绳,从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子,问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢? 求1000以内的水仙花数以及40亿以内的水仙花数 5枚硬币,2正3反如何划分为两堆然后通过翻转让两堆中正面向上的硬8币和反面向上的硬币个数相同 时针走一圈,时针分针重合几次 N*N的方格纸,里面有多少个正方形 x个苹果,一天只能吃一个、两个、或者三个,问多少天可以吃完?

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