plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始(找最大值...ant tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; end hold off; fprintf('蚁群搜索到的最大值点
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说基于matlab的遗传算法_最大覆盖问题matlab,希望能够帮助大家进步!!!...遗传算法流程； %遗传算法的伪代码描述： %Procedure GA %Begin % T=0; % Initialize p(t) ; //p(t)表示 t代种群 %...（1）M：种群规模 （2）T：遗传运算的终止进化代数 （3）Pc：交叉概率 （4）Pm：变异概率 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 %% @authors Keung Charteris &...=zeros(m,n); fit=zeros(m,1); for i=1:m fit(i)=feval(FUN(1,:),(b2f(pop(i,:),bounds,bits)));%以函数值为适应值做排名依据...交叉运算是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征，它在遗传算法中起关键作用，是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。
MATLAB具有广泛的 API（应用程序接口），用于从MATLAB 代码构建和修改 Simulink 模型。这可能来自 MATLAB 命令行，来自函数或脚本，或者来自任何可以执行m代码的地方。...本文分享几个用于使用m代码构建和/或操作 Simulink 模型的更常见的函数。主要函数是get_param 和set_param。...它们使模型或模块的每个属性都可以分别从 MATLAB 代码中进行检查和更改。请注意，模型中一般有数百个参数，并且对于大多数默认设置就足够了。...本文涵盖的主题是 使用 get_param 使用 set_param 使用 M 代码构建模型 1、使用 get_param get_param 是用于检查模型现有属性的主要 MATLAB 函数。...3、使用 M 代码构建simulink模型 可以使用纯 MATLAB 代码构建 Simulink 模型——无需使用通常的视觉、点击和鼠标操作。
规模为N的种群中的每个个体都要针对M个目标函数和种群中的N-1个个体进行比较，复杂度为O(MN)，因此种群中的N个个体都比较结束的复杂度为O(MN2)，即每进行一次Pareto分级的时间复杂度为O(MN2...该算法需要保存两个量： (1).支配个数np。该量是在可行解空间中可以支配个体p的所有个体的数量。 (2).被支配个体集合SP。该量是可行解空间中所有被个体p支配的个体组成的集合。...matlab代码： （注意PopObj填入的多目标的函数值，如果有两个目标，100个个体，那么就是100*2的矩阵，nSort是前沿面的编号） MATLAB function [FrontNO,MaxFNO...= 2; while m = PopObj(j,m) m...= m + 1; end Dominated = m > M;
[ [1 4 3], [2 0 5], [3 2 2]] python 解决方案中，用到的是scipy.optimize.linear_sum_assignment(cost_matrix) 代码实现
============================================================== % 主要功能：在mnist数据库上做实验，验证工具箱的有效性 % 算法流程...2s-12c-2s形式的卷积神经网络，预期性能如下： % 1）迭代一次需要200秒左右，错误率大约为11% % 2）迭代一百次后错误率大约为1.2% % 算法流程
%函数名称：cnntrain（） %输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵；y，训练数据的标签矩阵；opts，神经网络的相关训练参数 %输出参数：net，训练完成的卷积神经网络 %算法流程...：1）将样本打乱，随机选择进行训练； % 2）取出样本，通过cnnff2（）函数计算当前网络权值和网络输入下网络的输出 % 3）通过BP算法计算误差对网络权值的导数...% 4）得到误差对权值的导数后，就通过权值更新方法去更新权值 %注意事项：1）使用BP算法计算梯度 %%==================================...%m保存的是训练样本个数 disp(['样本总个数=' num2str(m)]); numbatches = m / opts.batchsize; %numbatches表示每次迭代中所选取的训练样本数...%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% net = cnnbp(net, batch_y); %卷积神经网络的BP算法 %%%%%%%%%%%%%%%%%%
cnnsetup % 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签； % 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络 % 主要功能：对CNN的结构进行初始化 % 算法流程...：1） % 注意事项：1）isOctave这个语句是为了抛出一个程序在Octave平台上运行时的一个BUG，在matlab平台上可以直接注释掉 % 2）net.layers中有五个...=================================================================== % 主要功能：初始化最后一层，也就是输出层的参数值 % 算法流程
============== %函数名称：cnnapplygrads（），权值更新函数 %输入参数：net，权值待更新的卷积神经网络；opts，神经网络训练的相关参数 %输出参数： %算法流程
============================== %函数名称：cnnbp（） %输入参数：net，呆训练的神经网络；y，训练样本的标签，即期望输出 %输出参数：net，经过BP算法训练得到的神经网络...%主要功能：通过BP算法训练神经网络参数 %实现步骤：1）将输出的残差扩展成与最后一层的特征map相同的尺寸形式 % 2）如果是卷积层，则进行上采样 %...则进行下采样 % 4）采用误差传递公式对灵敏度进行反向传递 %注意事项：1）从最后一层的error倒推回来deltas，和神经网络的BP十分相似，可以参考“UFLDL的反向传导算法...”的说明 % 2）在fvd里面保存的是所有样本的特征向量（在cnnff.m函数中用特征map拉成的），所以这里需要重新换回来特征map的形式， % d保存的是
= %函数名称：cnnff（） %输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵； %输出参数：net，训练完成的卷积神经网络 %主要功能：使用当前的神经网络对输入的向量进行预测 %算法流程...：1）将样本打乱，随机选择进行训练； % 2）讲样本输入网络，层层映射得到预测值 %注意事项：1）使用BP算法计算梯度 %%=========================
) 3、MATLAB仿真实例 3.1 遗传算法求解一元函数的极值 3.2 遗传算法求解旅行商问题（TSP） 4、遗传算法的特点 1、遗传算法流程 遗传算法的运算流程如下图所示： 具体步骤如下： （...（3）变异概率 \(P_m\) 变异在遗传算法中属于辅助性的搜索操作，它的主要目的是保持群体的多样性。一般低频度的变异可防止群体中重要基因的可能丢失，高频度的变异将使遗传算法趋于纯粹的随机搜索。...3、MATLAB仿真实例 3.1 遗传算法求解一元函数的极值 例 2.1 用标准遗传算法求函数\(f (x) = x+10\sin(5x)+7\cos(4x)\) 的最大值，其中 \(x\) 的取值范围为...MATLAB 源程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%标准遗传算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化参数%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear...特别是对一些只有代码概念而无数值概念或很难有数值概念的优化问题，编码处理方式更显示出了其独特的优越性。 （2）遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。
所以在处理很多问题时常常和其他算法如模拟退火、禁忌搜索算法、改良圈等其他算法一起使用。 四、遗传算法的应用实例一：寻找函数的极值 问题：寻找下面函数在[0,20]的最大值。 ?...位的二进制来表示[0,20]，相邻两个值之间的跳跃值为： 20/（2^20) ≈0.000002 选择遗传个体：轮盘赌选择 4.2 结果 我们可以看到函数在[0,20]区域内大约在X = 19的位置取得最大值...可以看到，大约在11代的时候就能找到最优解，可见遗传算法的强大之处。 ? 注：实现代码见文末 五、遗传算法的应用实例二：解决TSP问题 当然，寻找函数的极值还是不能凸显出遗传算法的强大之处。...1:L-3 for n=m+2:L-1 if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<d(c1(m),c1(m+1))...参考资料： [1] 司守奎《数学建模算法与程序》 [2] 姜启源，谢金星，叶俊《数学建模》 [3] 包子阳，余继周《智能优化算法及其MATLAB实例》 封面图片：由 Arek Socha 在Pixabay
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...也就是既要计算量小（速度快），也要准确（精度高），这就是智能算法的来源了，一般的智能算法基本上都是这样的，在很大的搜索空间上，即保证了速度快，也能比较好的找到最优解。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...找到所有个体在所有迭代过程中的最优解Zbest； 根据速度公式更新速度； 根据位置公式更新位置； 重复步骤二直至迭代次数结束 这里有几个参数需要说一下， 关于速度V，限制速度的范围，比如需要设置一个最大速度...，防止更新过快； 关于c1与c2，这两个参数代表学习因子，决定跟随历史优秀解的能力； 关于粒子数与迭代次数，粒子数一般50-100，迭代次数视问题而定了； ---- 3、Matlab实现 %% I.
\(v_{max}\) 3.5 停止准则 3.6 邻域结构的设定 3.7 边界条件处理策略 4、MATLAB仿真实例 4.1 粒子群算法求解n元函数极值 粒子群算法求解n元函数极值问题MATLAB源程序...4.2 粒子群算法求解二元函数的极值 粒子群算法求解二元函数极值问题MATLAB源程序 5、粒子群算法的特点 6、其他种类的粒子群算法 6.1 标准粒子群算法 6.2 压缩因子粒子群算法 6.3 离散粒子群算法...粒子群算法求解n元函数极值问题MATLAB源程序 %%%%%%%%%%%%%%粒子群算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%...粒子群算法求解二元函数极值问题MATLAB源程序 %%%%%%%%%%%%%%粒子群算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%...往期相关博客： 1、蚁群算法小结及算法实例（附Matlab代码） 2、遗传算法小结及算法实例（附Matlab代码） 3、免疫算法小结及算法实例（附Matlab代码） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
经典遗传算法及简单实例（MATLAB） 1. 遗传算法简单介绍 1.1 理论基础 1.2 算法要点 1.1 编码 1.2 适应度函数 1.3 基本流程 2....代码实例（MATLAB） 2.1 代码汇总 2.1 初始化种群 2.2 计算适应度 2.3 迭代终止判断 2.4 自然选择（轮盘赌法） 2.5 配对交叉（单点） 2.6 变异（基本位变异） 2.7...遗传算法简单介绍 1.1 理论基础 整个算法的基础就是达尔文的生物进化论，“物竞天择，适者生存” 这句话已经是常识了。...代码实例（MATLAB） 2.1 代码汇总 遗传算法代码（通用代码）： function [bestChromosome,fitnessBest]=GA(numOfChromosome,numOfGene...多次这行代码，发现结果可以不同，如下： 虽然结果不尽相同，但都接近最优解128，这是遗传算法本身的局限，不一定能获得最优解。
目录 一、遗传算法概述 二、遗传算法的特点和应用 三、遗传算法的基本流程及实现技术 3.1 遗传算法的基本流程 3.2 遗传算法的实现技术 1.编码 2.适应度函数 3.选择算子 4.交叉算子 5.变异算子...6.运行参数 四、遗传算法的基本原理 4.1 模式定理 4.2 积木块假设 五、遗传算法编程实例（MATLAB） ---- 一、遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm...该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 二、遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点： 1....； 将后代中变现最好的个体作为遗传算法的执行结果。 其中，GEN是当前代数；M是种群规模，i代表种群数量。...五、遗传算法编程实例（MATLAB） https://github.com/strawberry-magic-pocket/Genetic-Algorithm.git 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
，网上有很多示例代码，但是基本没有注释，代码看起来很头疼，因此我最近把整个代码研读了一遍，并做上中文注释，希望可以帮助到一些和我一样的初学者们。...贴出代码之前，首先介绍一下NSGA2遗传算法的流程图：流程图中我把每个详细的步骤用号码标出来，对应下文的代码部分。...sorted_based_on_objective(length(index_of_objectives), V + i);%fmax为目标函数最大值 fmin为目标函数最小值 f_min...+ V); was_mutation = 0; p = p + 1; end end f = child; 交叉算法选择的是模拟二进制交叉，变异算法选择的是多项式变异...， 算法的具体过程大家可以在网上查阅一下 8 生成新的种群（精英策略） function f = replace_chromosome(intermediate_chromosome, M, V,pop
clc; clear; f = inline('20 + x.^2 + y.^2 -10*(cos(2*pi*x) + cos(2*pi*y))'); x = ...
NSGA-Ⅱ NSGA-Ⅱ是基于遗传算法，引入快速非支配排序方法、拥挤度计算和精英策略的多目标优化计算方法。...伪代码如下： 拥挤度计算：拥挤度计算是用于表现同一非支配等级个体之间的距离，在算法中使用是为了保证种群个体的多样性，避免陷入局部最优解。...具体伪代码如下： 选择策略：模拟生物进化过程中优胜劣汰，采用的二进制竞标赛选择策略，首先随机选择两个个体进行比较，胜的留下来。...二进制交叉策略公式： 精英保留策略：是将父代种群和生成子代种群一起进行比较，比较策略与选择策略时相同，从而将最优的个体保留到子代种群中去，可以加快优化算法的迭代，避免陷入局部最优解。 4....以下为完整代码：
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