遗传算法+蚁群算法+模拟退火+BP

最新推荐文章于 2025-05-25 13:47:48 发布
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本文回顾了作者在硕士期间接触并实践的几种智能算法，包括遗传算法在迷宫游戏中的应用、模拟退火在图像分割的应用等。此外，还提到了未来计划分享BP神经网络及粒子群算法等内容。

遗传算法：上硕士是玩的一个走迷宫的小游戏挺有意思，用空总结下，把源代码发出来，不知道还不能找到。

模拟退火：上硕士时玩的一个图像分割的程序，有空总结下，把源代码发出来，不知道还不能找到。

BP：好像也有代码，不记得了，到时候再说吧。

粒子群算法：闲时，或是用到时总结出来，发一下。

有空看看有没有智能算法的好书，学习下。


路线问题优化方案和实践（蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法）
wuyongfan6589的博客
01-04 1975
使用or-tools 解决路径问题，简介，蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法
MATLAB模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法
lhb0709的专栏
05-09 1298
模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等算法，都是属于概率算法，不绝对，不迅速，能用其它方式解决的问题，不要用这些相对复杂的算法，比如有明确的线性关系或者非线性对应关系。这里的概率算法是指摇骰子式的算法，虽然这些算法的特定规则，很大程度能保证找到比较合适的结果，但是对于复杂的多最值图像，也未必取得令人满意的结果。为了解决这个问题，发展出了自适应模拟退火算法，自适应遗传算法等改进型，以及遗传-粒子群混合型算法。
遗传算法_蚁群算法_模拟退火算法_粒子群算法.ppt
08-28
详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容； 第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等
各种优化算法
ausjtgn的专栏
08-05 3781
穷举法 列举所有可能,然后一个个去,得到最优的结果。如图一，需要从A点一直走到G点，才能知道，F是最高的（最优解）。这种算法得到的最优解肯定是最好的，但也是效率最低的。   穷举法虽然能得到最好的最优解，但效率是极其低下的。为了能提高效率，可以不要枚举所有的结果，只枚举结果集中的一部分，如果某个解在这部分解中是最优的，那么就把它当成最优解。显然这样有可能不能得到真正的最优解，
遗传及蚁群算法
weixin_30686845的博客
04-09 849
一 引言 蚁群算法(ant colony optimization，ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法。初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了...
精选资源
Matlab8种经典的优化算法【遗传+差分进化+免疫+蚁群+粒子群+模拟退火+BP神经网络】
04-08
* 蚁群算法 * 粒子群算法 * 模拟退火算法 * 禁忌搜索算法 * BP神经网络等等 可以用于信号处理、图像处理、生产调度、路径规划、模式识别、自动控制等等领域 优化算法他是以数学为基础，在目前发机器学习、深度学习...
智能算法，BP神经网络，蚁群算法，模拟退火算法等等
01-11
在解决组合优化问题时，如旅行商问题，蚁群算法模拟这一过程，通过迭代更新路径的概率，最终找到近似最优解。它在物流规划、网络路由和资源分配等问题上有广泛应用。 最后，模拟退火算法（Simulated Annealing, SA...
机器学习_智能搜索算法优化BP神经网络_多种智能搜索算法比较与参数优化_用于提升BP神经网络在复杂非线性问题中的收敛速度和预测精度包括遗传算法粒子群算法模拟退火算法蚁群算法.zip
最新发布
07-23
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遗传算法（GA）、模拟退火算法（SAA）、蚁群算法（ACO）、粒子群算法（PSO）优缺点汇总
qq_49370210的博客
01-07 5360
优点：（染色体编码/两个新个体）：优点：优点：优点：
智能算法退火，蚁群，遗传
03-19
智能算法 退火，蚁群，遗传等算法简介、、、拉萨见对方离开时间段立法塑料袋卡上的解放路是的发生的发生地方撒谎够味儿估计能把似乎够味儿
遗传算法 蚁群算法相结合代码
05-11
遗传算法和蚁群算法相结合的实例代码， 验证过的 可以实现
蚁群算法&模拟退火算法 解决TSP JAVA
12-28
使用JAVA语言，分别通过实现蚁群算法，模拟退火算法来处理TSP问题，其中蚁群算法的测试数据是att48.tsp，详细算法文章请见：http://blog.izhixiao.me/archives/1602
tsp问题的遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法程序
07-29
该资源中包含遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法的程序
退火遗传算法优化BP神经网络（用改进的模拟退火遗传算法优化BP神经网络的研究）
07-16
主要介绍退火遗传算法优化BP神经网络代码，实现优化功能
蚁群算法与遗传算法的结合是智能优化领域的经典混合策略，利用遗传算法的全局搜索能力生成初始解
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
05-25 1016
蚁群算法与遗传算法的结合是智能优化领域的经典混合策略，利用遗传算法的全局搜索能力生成初始解，再通过蚁群算法的正反馈机制局部优化，可有效提升复杂问题的求解效率。以下是该混合算法的核心思路、实现步骤及应用场景解析：
蚁群算法与遗传算法的比较：优势与局限
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01-02 4147
1.背景介绍 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)都是一种基于自然界现象的优化算法，它们在解决各种优化问题上具有很强的应用价值。蚁群算法是一种模拟自然蚂蚁寻食过程中产生的吸引体现的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中产生的化学信息(即污染素)来实现寻找最优解。而遗传算法则是一种基于自然进化过程的搜索和优...
群智能算法(遗传算法, 粒子群算法, 蚁群算法原理与实例分析)
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解决函数极值问题(二元), 采用三种群智能算法实现, 并进行比较分析 1. 问题重述 求解函数: f(x,y)=6.452(x+0.125y)(cos⁡x−cos⁡(2y))20.8+(x−4.2)2+2(y−7)2+3.226yf(x, y)=\frac{6.452(x+0.125 y)(\cos x-\cos (2 y))^{2}}{\sqrt{0.8+(x-4.2)^{2}+2(y-7)^{2}}}+3.226 yf(x,y)=0.8+(x−4.2)2+2(y−7)2​6.452(x+0.125y.
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