智能算法与BP神经网络-优快云博客

原创 (MORBMO_CPOSVR)（24最新）基于支持向量机SVR的多目标红嘴蓝鹊优化算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9指标+3示例+MORBMO_BP+MORBMO_RF）Matlab代码

1. CPOSVR_MORBMO/HOSVR_MORBMO 基于支持向量机SVR回归预测的多目标浣熊算法寻找最佳自变量组合 2.CPOBP_MORBMO 基于BP神经网络的多目标浣熊算法的参数寻优（代号513.PSORF_MORBMO1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet39种评价

2024-12-07 11:54:43 608

原创 (MOPSO_CPOSVR)基于支持向量机SVR的多目标粒子群优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOPSO_BP+MOPSO_RF）完整Matlab

1. CPOSVR_MOPSO/HOSVR_MOPSO 基于支持向量机SVR回归预测的多目标浣熊算法寻找最佳自变量组合 2.CPOBP_MOPSO 基于BP神经网络的多目标浣熊算法的参数寻优（代号51）3.PSORF_MOPSO 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标浣熊算法参数寻优4.代号47,二目标优化代号48：三目标优化1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1043-46:Kursa

2024-11-30 12:38:30 275

原创 (MOCOA_CPOSVR)基于支持向量机SVR的多目标浣熊优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOCOA_BP+MOCOA_RF）Matlab代码

1.CPOSVR_MOCOA/HOSVR_MOCOA 基于支持向量机SVR回归预测的多目标浣熊算法寻找最佳自变量组合2.CPOBP_MOCOA 基于BP神经网络的多目标浣熊算法的参数寻优（代号51）3.PSORF_MOCOA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标浣熊算法参数寻优4.（代号47二目标优化）（代号48三目标优化）5.46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1033-42：cf1-cf1

2024-11-30 12:32:30 375

原创 (MOCOA_CPOSVR)基于支持向量机SVR的多目标浣熊优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOCOA_BP+MOCOA_RF）Matlab代码

1.CPOSVR_MOCOA/HOSVR_MOCOA 基于支持向量机SVR回归预测的多目标浣熊算法寻找最佳自变量组合2.CPOBP_MOCOA 基于BP神经网络的多目标浣熊算法的参数寻优（代号51）3.PSORF_MOCOA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标浣熊算法参数寻优4.（代号47,二目标优化）以“地铁隧道上方基坑工程优化设计”为例多目标浣熊优化具体实现。（代号48：三目标优化，高铁成本）46测试函数+9评价指标

2024-11-27 10:43:53 1074

原创 (MOAHA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标人工峰鸟算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOAHA_BP+MOAHA_RF）Matlab代码

1.CPOBP_MOPOA 基于BP神经网络的多目标鹈鹕算法的参数寻优（代号51）2.PSORF_MOPOA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标鹈鹕算法参数寻优3.HOSVR_MOPOA基于河马算法优化的支持向量机的多目标鹈鹕算法参数寻优46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、V

2024-11-27 09:03:54 289

原创 (MOAHA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标人工峰鸟算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOAHA_BP+MOAHA_RF）完整Matlab

1.CPOBP_MOAHA 基于BP神经网络的多目标人工蜂鸟算法的参数寻优（代号51）2.PSORF_MOAHA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标人工蜂鸟算法参数寻优46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3（代号47,二目标优化）48三目标优化

2024-11-26 20:16:40 319

原创 (MOSCSO_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标沙猫群算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOSCSO_BP+MOSCSO_RF）完整Matlab

1.CPOSVR_MOSCSO豪冠猪优化SVR的多目标沙猫群算法的参数寻优2.CPOBP_MOSCSO 基于BP神经网络的多目标沙猫群算法的参数寻优3.PSORF_MOSCSO 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标沙猫群算法参数寻优46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Vienne

2024-11-26 10:33:52 543

原创 (MOSSA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标麻雀算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOSSA_BP+MOSSA_RF）完整Matlab代码

3.CPOBP_MOSSA 基于BP神经网络的多目标麻雀算法的参数寻优（代号51）4.PSORF_MOSSA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标哈里斯鹰算法参数寻优2.（代号47,二目标优)（代号48：三目标优化，高铁成本）46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Vie

2024-11-26 09:59:42 286

原创 (MOHHO_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标哈里斯鹰算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOHHO_BP+MOHHO_RF）完整Matlab代码

46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47二目标）（代号48三目标）3.CPOBP_MOHHO 基于BP神经网络的多目标哈里斯鹰算法的参数寻优4.PSORF_MOHHO 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标哈里斯鹰算法参数寻优

2024-11-25 11:05:51 549

原创 24最新多目标(MOEDO_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标指数分布优化算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3示例+MOEDO_BP+MOEDO_RF）Matlab

一共46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47二目标优化）（代号48三目标）3.CPOBP_MOEDA 基于BP神经网络的多目标指数分布优化算法的参数寻优（代号51）4.PSORF_MOEDA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标指数分布优化算法参数

2024-11-25 10:15:34 442

原创 24最新多目标(MORIME_PSORF)粒子群算法优化随机森林的多目标雾凇优化算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3示例+MORIME_BP+MORIME_RF）Matlab

1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47二目标）（代号48三目标）3.CPOBP_MORIME 基于BP神经网络的多目标雾凇优化算法的参数寻优（代号51）4.PSORF_MORIME 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标雾凇优化算法参数寻优

2024-11-24 16:24:11 325

原创 (MOPLO_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标极光优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOPLO_BP+MOPLO_RF）完整Matlab

1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）（代号48：三目标）3.CPOBP_MOPLO 基于BP神经网络的多目标极光算法的参数寻优（代号51）4.PSORF_MOPLO 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标极光算法参数寻优

2024-11-24 15:56:36 321

原创 24最新多目标(MOCOA_PSORF)粒子群算法优化随机森林的多目标浣熊算法自变量寻优（反推最优组合）（46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOCOA_BP+MOCOA_RF）Matlab

解集的收敛性评价(Convergence Performance, CP), 解集P中的每个点到参考集P *中的最小距离的平均值。反转世代距离（IGD，Inverted Generational Distance）：每个参考点到最近的解的距离的平均值。超体积指标（HV，Hypervolume）：算法获得的非支配解集与参照点围成的目标空间中区域的体积。基于BP神经网络的多目标浣熊算法的参数寻优（代号51）连续版本的多目标参数寻优vs离散版本的多目标参数寻优。含约束的多目标优化vs不含约束的多目标优化。

2024-11-24 15:13:41 550

原创 24最新多目标(MORBMO_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标红嘴蓝鹊优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+4应用案例+MORBMO_BP+MORBMO_RF)

1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）（代号48三目标优化）3.CPOBP_MORBMO 基于BP神经网络的多目标红嘴蓝鹊算法的参数寻优（代4.PSORF_MORBMO 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标红嘴蓝鹊算法参数寻优

2024-11-24 15:04:38 806

原创 (NSWOA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标鲸鱼算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+NSWOA_BP+NSWOA_RF）完整Matlab

1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）以“地铁隧道上方基坑工程优化设计”（代号48：三目标优化）3.CPOBP_NSWOA 基于BP神经网络的多目标鲸鱼算法的参数寻优（代号51）4.PSORF_NSWOA 基于粒子群算法优化的随机森林的多目标鲸鱼算法寻优

2024-11-22 21:01:06 374

原创 (NSGA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标遗传算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+NSGA_BP+NSGA_RF）完整Matlab代码

46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）以“地铁隧道上方基坑工程优化设计（代号48：三目标优化）3.CPOBP_NSGA基于BP神经网络的多目标遗传算法的参数寻优（代号51）4.PSORF_NSGA 基于随机森林的多目标遗传

2024-11-22 20:56:00 357

原创 (MOPSO_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标粒子群优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOPSO_BP+MOPSO_RF）完整Matlab

一共46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）以“地铁隧道上方基坑工程优化设计”（代号48：三目标优化）3.CPOBP_MOPSO基于BP神经网络的多目标粒子算法的参数寻优（代号51）4PSORF_MOPSO基于随机森林多目标粒子群

2024-11-22 20:49:13 360

原创 (MOOOA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标鱼鹰优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOOOA_BP+MOOOA_RF）完整Matlab

1.测试函数：一共46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）“地铁隧道上方基坑工程优化设计”为例。（代号48：三目标优）3.CPOBP_MOOOA 基于BP神经网络的多目标鱼鹰算法4.PSORF_MOOOA 基于随机森林的多目标鱼鹰

2024-11-22 20:47:28 554

原创 (MOSOA_PSORF)基于粒子群算法优化随机森林的多目标海鸥优化算法自变量寻优（反推最优组合）（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+MOSOA_BP+MOSOA_RF）完整Matlab

解集的收敛性评价(Convergence Performance, CP), 解集P中的每个点到参考集P *中的最小距离的平均值。反转世代距离（IGD，Inverted Generational Distance）：每个参考点到最近的解的距离的平均值。超体积指标（HV，Hypervolume）：算法获得的非支配解集与参照点围成的目标空间中区域的体积。基于BP神经网络的多目标海鸥算法的参数寻优（代号51）连续版本的多目标参数寻优vs离散版本的多目标参数寻优。含约束的多目标优化vs不含约束的多目标优化。

2024-11-22 18:22:03 596

原创（NSDBO_PSORF）基于粒子群算法优化随机森林的多目标蜣螂优化算法的自变量寻优（含46测试函数+9评价指标+3多目标应用示例+NSDBO_BP+NSDBO_RF）完整版Matlab

1.测试函数：一共46个多目标测试函数1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT66-12：DZDT1-DZDT713-22：wfg1-wfg1023-32：uf1-uf1033-42：cf1-cf1043-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet32.（代号47,二目标优化）以“地铁隧道上方基坑工程优化设计”为例多目标海普优化具体实现。（代号48：三目标优化，高铁成本）3.CPOBP_NSDBO 基于BP神经网络的多目标蜣螂算法的参数寻优（代号51

2024-11-19 16:00:40 797

原创多种智能算法优化BP神经网络实现数据回归预测（蜻蜓算法优化BP(DABP),矮猫鼠鼬算法优化BP(DMOABP)人工大猩猩算法优化BP(GTOBP)阿里巴巴与四十大盗算法优化BP(AFTBP)）

CPO_BP：（2024最新算法）冠豪猪算法优化BP神经网络DMOA_BP：（2023）矮猫鼬算法优化BP神经网络CSA_BP：（2021年新型元启发式优化方法（合作优化）AFT_BP:(阿里巴巴与四十大盗算法优化BP神经网络)DA_BP:(蜻蜓算法2019)GTO_BP:(人工大猩猩部队算法优化BP神经网络

2024-11-16 15:58:11 734

原创 2024年五种最新智能算法优化BP神经网络实现数据预测的Matlab代码(BP_BKAvsCPOvsHOvsNRBOvsGOOSE)(黑翅鸢河马豪冠猪鹅优化算法牛顿-拉逊夫优化算法优化BP)

2024年最新5种智能算法优化BP神经网络懒人救星版Matlab代码BKA_BP 2024 黑翅鸢算法优化BP神经网络数据回归预测HO_BP 2024 河马算法优化BP神经网络数据回归预测GOOSE_BP 2024 鹅算法优化BP神经网络数据回归预测NRBO_BP 2024 牛顿-拉夫逊优化BP神经网络数据回归预测CPO_BP 2024

2024-11-15 09:52:38 929

原创 (HO_BP/2024年最新算法)河马算法优化BP神经网络数据回归预测Matlab代码（多输入多输出）（适用任意输入输出）

(HO_BP/2024年最新算法)河马算法优化BP神经网络数据回归预测Matlab代码（多输入多输出）（适用任意输入输出）

2024-10-31 15:55:19 132

原创 (GOOSE_BP/2024)鹅算法优化BP神经网络实现数据回归预测Matlab代码（多输入多输出）（适用任意输入输出）

(GOOSE_BP/2024)鹅算法优化BP神经网络实现数据回归预测Matlab代码（多输入多输出）（适用任意输入输出）2024年最新智能算法：鹅优化算法

2024-10-31 15:44:03 197

原创五种新型智能算法优化BP神经网络实现数据预测对比（HHOBPvsCOABPvsMHCOABPvsMPABPvsMVOBP）(多元宇宙优化BPP小龙虾优化BP哈里斯鹰优化BP海洋捕食者优化BP)

其中，MVO_BP、COA_BP、CHCOA_BP、HHO_BP和MPA_BP都是被广泛应用的优化方法。这些算法的特点各不相同，例如MVO_BP利用多元宇宙的思想，为神经网络提供更为丰富的参数空间，COA_BP通过对小龙虾行为的模拟，优化BP神经网络，CHCOA_BP在COA_BP的基础上进行改进，HHO_BP则模拟了哈里斯鹰抓捕猎物的过程来优化BP神经网络，而MPA_BP是借鉴海洋捕食者的行为，对神经网络进行优化。MPA_BP 海洋捕食者算法优化BP神经网络。HHO_BP 哈里斯鹰算法优化BP神经网络。

2024-05-15 15:47:31 380

原创（5种新算法对比）（HHOvsCOAvsMVOvsMPAvsMHCOA）5种新型智能算法对23种测试函数对比Matlab代码

HHO:哈里斯鹰优化算法COA:小龙虾优化算法MHCOA:改进小龙虾优化算法（镜像反射学习+融合天鹰座（AO）算法的第一阶段+垂直交叉操作）MPA:海洋捕食者优化算法MVO:多元宇宙优化算法

2024-05-14 15:51:03 221 1

原创 6种算法优化解决TSP问题的Matlab代码SSA_TSP,ACO_TSP,SA_TSP,GA_TSP,GAPSO_TSP,神经网络优化TSP

例如，遗传算法和蚁群算法都可以用来搜索最优解，这两种算法的核心思想都是通过随机变异和选择来不断优化路径。为了解决TSP问题，许多数学、计算机科学、遗传算法、神经网络等领域的研究者们都提出了各种各样的算法。TSP（Traveling Salesman Problem）问题，是一种经典的最优化问题，它的基本思想是寻找在有限的城市之间最优的旅行路线。问题的难点在于，旅行路线的选择数量会随着城市数量的增加而指数级上升，因此寻找最优的旅行路线是一项难以完成的任务。

2024-03-15 17:16:50 412 1

原创 (SSA_TSP)麻雀算法优化解决TSP旅行商问题的Matlab代码（地图可修改）

通过本篇文章提供的麻雀算法优化解决TSP旅行商问题的Matlab代码，研究者不仅可以轻松解决较为简单的地图问题，更能应对更加复杂的地图情况。另外，通过本篇文章所提供的两张运行效果截图，可以看出该代码具有出色的效果。通过这些截图，我们可以看到算法在不同地图上寻找到的最优解路径明显更短，运算速度也迅速优化，为研究者提供了更高效的解。本篇文章着重介绍一种名为“麻雀算法”的优化解决TSP旅行商问题的Matlab代码，并且通过两张运行效果截图来展示该代码的高效性和实用性。

2024-03-15 17:00:59 246 1

原创 (SA_TSP)模拟退火算法优化解决TSP旅行商问题的Matlab代码（地图可修改）

TSP是一个NP难问题，指的是一位旅行商要到若干个城市销售商品，他需要求出经过若干个城市返回出发点的最短路径，每个城市必须经过且仅经过一次。算法的基本思路是从一个初始状态开始，随机产生一些新状态进行搜索，能够优化目标函数的状态将以一定概率接受，不能改善目标函数的状态也有可能被接受，直到渐进地降温并收敛到最优解。对于TSP问题，我们可以以每条边的长度为目标函数，并将每个城市作为一个点来表示，通过模拟退火算法搜索得到最优路径。

2024-03-15 16:40:52 234 1

原创 GA_PSO遗传算法融合粒子群算法优化解决TSP旅行商问题的Matlab代码（地图可修改）

本文将介绍一种使用GA_PSO遗传算法和粒子群算法相结合来优化解决TSP旅行商问题的方法，并提供了Matlab代码。该方法通过将两种算法进行聚合，获得遗传算法和粒子群算法的优点，既能够充分利用遗传算法的适应性和多样性，又能够充分利用粒子群算法的全局搜索和局部搜索能力，从而更好地避免陷入局部最优解而得到全局最优解。对于TSP问题而言，它是一个NP难问题，即不存在支配多项式时间求解的算法。因此，在求解TSP问题时，我们可以使用各种启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等。

2024-03-15 16:21:50 609 1

原创 GA遗传算法优化解决TSP旅行商问题Matlab代码和原理（地图可修改）

在TSP问题中，一个染色体可以映射成旅行商的一条路径，其中每个城市对应着染色体中的一个基因。GA首先随机生成一组种群，其中每个个体都对应着一个染色体，然后根据染色体的适应度（也就是路径长度）进行选择和交叉，生成下一代种群。在种群中进行一段时间的进化后，最终得到优化后的最优解。TSP问题是一个NP-hard问题，也就是说在现有计算机算力下，我们无法在合理时间内得到最优解。以上截图展示了基于GA进行TSP问题的优化算法在不同地图上的运行效果。可以看到，算法成功地找到了最短路径，且在不同地图上都能快速寻优。

2024-03-15 16:00:56 223 1

原创 ACO蚁群算法优化解决TSP问题（地图可修改）

ACO蚁群算法是一种启发式算法，用于解决TSP问题。TSP问题是一个经典的组合优化问题，在旅游、物流等领域有着广泛的应用。ACO蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时留下的信息素，并根据信息素浓度选择路径。通过不断迭代和优化，ACO蚁群算法可以找到一条优秀的路径，使得旅行的总距离最小。该算法的优点在于简单易实现，且具有较高的精度，已经被广泛应用于实际生产和科研实践中。

2024-03-15 15:42:34 323 1

原创 (ACO_GA)蚁群算法融合遗传算法优化路径规划寻优二维栅格地图最优路径

1.GA遗传算法原理 2.GA优化路径规划原理 3.代码的详细讲解 4.路径规划算法原理详细讲解 5.20*20的栅格地图如何改成50*50的栅格地图（地图可任意修改）智能算法优化路径规划的详细讲解主要讲解了路径规划的智能算法优化。例如，优化随机森林的权重和阈值，优化BP神经网络的权重和阈值，优化SVM的参数等。然后，通过求和来计算距离，如根号下XI加一的平方减XI的平方OG，YA加一减YA的平方等。遗传算法在路径规划中的应用，可以帮助我们找到最短路径和最短点的拓扑结构，从而提高路径规划的效率。

2024-03-15 11:37:59 1142 1

原创蚁狮群算法优化路径规划解决二维栅格路径寻优Matlab代码

通过不断地迭代更新蚂蚁选择路径和信息素浓度，蚁群算法能够在解空间中搜索到较优的路径，以解决路径规划等问题。在实际应用中，可以根据具体问题的特点对蚁群算法进行调优，比如调整信息素浓度的更新速率、启发式信息的选择策略等，以获得更好的路径规划结果。蚁群算法的基本原理模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过模拟蚂蚁释放信息素和选择路径的行为来搜索最优解。图中的节点表示路径上的城市或位置，边表示节点之间的路径。：对每条路径上的边初始化一个信息素浓度，通常为一个较小的正数。：随机放置一定数量的蚂蚁在图的某个起始节点上。

2024-03-14 10:27:35 324

原创粒子群算法优化路径规划实现二维栅格路径规划

在路径规划问题中，粒子群算法通过调整路径的构成和路径的长度等方式来优化路径，使得路径满足约束条件并尽可能地优化目标函数，比如最小化路径长度或最小化行驶时间。粒子的位置 ��xi 是一个向量，表示了在解空间中的一个解，而速度 ��vi 则是一个向量，表示了粒子在解空间中的移动方向和速度大小。总的来说，粒子群算法利用群体智能和信息共享的思想，通过不断地更新粒子的位置和速度来搜索最优解，是一种有效的优化算法，常用于解决路径规划等问题。：每个粒子根据自身的位置和速度以及群体的信息来更新自己的位置和速度。

2024-03-14 10:19:24 817

原创遗传算法优化路径规划Matlab代码和原理讲解

通过这样的选择、交叉和变异过程，遗传算法能够在解空间中搜索到较好的解，并逐步优化，以找到满足问题需求的最优解或者近似最优解。遗传算法的优点在于其能够处理复杂的搜索空间和多模态问题，并且不需要对问题的性质做过多的假设，因此在很多实际问题中得到了广泛应用。在实际应用中，可以根据具体问题的特点对遗传算法进行调优，比如调整适应度函数、选择合适的交叉和变异操作方式等，以获得更好的路径规划结果。：变异操作模拟了生物遗传中的突变过程，通过对个体的某些基因进行随机改变，引入一定的随机性和多样性，有助于跳出局部最优解。

2024-03-14 10:12:57 2027 1

Matlab基于GUI界面的图像处理双线性插值最邻近插值

空空如也