心升明月的博客

文献[1]的目的是从蜜蜂的自然觅食行为出发，描述一种称为蜜蜂算法(Bees Algorithm, BA)的优化算法，以找到最优解。该算法同时执行开发性邻域搜索和随机探索性搜索。具体描述请参考文献[1]。文献[2]提出了一种离散型的蜜蜂算法，用以求解TSP优化问题，具体描述请参考文献[2]。以Sphere函数为例，设置维度为5，变量上下界分别为10和-10，最大迭代次数为1000，结果如下：以kroA100、berlin 52、kroB150为例，结果如下:[1] Baris Yuce, Michae

这里写目录标题一、理论基础1、连续状态转移算法1.1 状态变换算子（1）旋转变换(Rotation transformation, RT)（2）平移变换(Translation transformation, TT)（3）伸缩变换(Expansion transformation, ET)（4）轴向变换(Axesion transformation, AT)1.2 邻域与采样1.3 选择与更新1.4 交替轮换2、离散状态转移算法2.1 下标表示法2.2 离散状态变换算子（1）交换变换算子（2）移动变换算子（

文章目录一、理论基础1、传统模拟退火算法（1）模拟退火算法基本原理（2）模拟退火算法模型流程<1> 编码方式<2> 目标函数<3> 冷却进度表<4> 模型流程2、改进模拟退火算法（1）内循环改进（2）扰动机制改进（3）记忆功能改进（4）改进后的模型流程二、仿真实验与结果分析1、att482、eil513、eil76三、参考文献四、Matlab仿真程序一、理论基础1、传统模拟退火算法（1）模拟退火算法基本原理请参考这里。（2）模拟退火算法模型流程模拟

文章目录一、数据集1、burma142、bayg293、att484、eil51、eil101、eil5355、Oliver306、st707、pr76、pr2268、gr969、ch130、ch15010、pcb442二、下载地址一、数据集1、burma14城市分布如图1所示。图1 burma14分布2、bayg29城市分布如图2所示。图2 bayg29分布3、att48城市分布如图3所示。图3 att48分布4、eil51、eil101、eil535城市分布如图4~6所示。图4

文章目录一、理论基础1、TSP问题2、灰狼优化算法二、仿真实验三、参考文献四、Matlab仿真程序一、理论基础1、TSP问题请参考这里。2、灰狼优化算法请参考这里。二、仿真实验参数设置：灰狼种群N=50N=50N=50，城市个数M=30M=30M=30，维数dim=M=30dim=M=30dim=M=30，上下限lb=−10,ub=10lb=-10,ub=10lb=−10,ub=10，最大迭代次数Max_iter=1000Max\_iter=1000Max_iter=1000。城市分布图如图

文章目录一、理论基础1、入侵杂草算法2、TSP问题二、案例背景1、问题描述2、解决思路和步骤（1）算法流程（2）算法实现<1>、正态分布<2>、单点顺序交叉法<3>、对换变异法三、MATLAB程序实现1、清空环境变量2、导入数据3、初始化参数4、初始化杂草种群5、迭代寻优6、结果显示四、参考文献一、理论基础1、入侵杂草算法请参考这里。2、TSP问题请参考这里。二、案例背景1、问题描述本案例以14个城市为例，假定14个城市的位置坐标如表1所列。寻找出一条最短

文章目录一、理论基础速度常数×位置二、MATLAB程序实现1、问题描述2、代码实现三、参考文献一、理论基础在TSP问题中，粒子的位置可以使用路径来表示，速度如何表示却是一个难题。基本粒子群算法的速度和位置更新公式不再适用，因此本文重新定义了速度和位置的更新公式。基本粒子群算法速度位置更新公式：Vidk+1=ωVidk+c1r1(Pidk−Xidk)+c2r2(Pgdk−Xidk)(1)V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r

文章目录一、理论基础二、案例背景1、问题描述2、解决思路及步骤(1). 算法流程(2). 算法实现过程一、理论基础TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可描述为：已知nnn个城市相互之间的距离，某一旅行商从某个城市出发访问每个城市有且仅有一次，最后回到出发城市，如何安排才使其所走路线距离最短。简言之，就是寻找一条最短的遍历nnn个城

一、TSP问题概述请参考这里二、禁忌搜索算法1、基本原理紧急搜索算法（Tabu Search,TS）是由美国科罗拉多大学的Fred Glover教授于1986年提出的可用于有效解决组合优化问题的一种智能优化算法。紧急搜索算法模拟人的思维方式，并引入一个禁忌表，记录下已经搜索过的局部最优解，在下一次的搜索中，有意识地避开它（但不是完全隔绝）。以此来跳出局部最优，从而最终实现全局最优。2、参数设置禁忌表（Tabu List）禁忌表是用来存放禁忌对象的一个容器，放入禁忌表中的禁忌对象在解禁

一、理论基础标准粒子群算法通过追随个体极值和群体极值完成极值寻优，虽然操作简单，且能够快速收敛，但是随着迭代次数的不断增加，在种群收敛集中的同时，各粒子也越来越相似，可能在局部最优解周围无法跳出。混合粒子群算法摒弃了传统粒子群算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引进了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜寻全局最优解。二、案例背景1、问题描述旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)又称为推销员问题、货郎担问

一、理论基础TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可描述为：已知nnn个城市相互之间的距离，某一旅行商从某个城市出发访问每个城市有且仅有一次，最后回到出发城市，如何安排才使其所走路线距离最短。简言之，就是寻找一条最短的遍历nnn个城市的路径，或者说搜索自然子集X={1,2,...,n}X=\{1,2,...,n\}X={1,2,...

一，理论基础模拟退火(simulated annealing,SA)算法的思想最早是由Metropolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性。模拟退火法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由以下三部分组成：（1）加温过程。其目的是增强粒子的热运动，使其偏离平衡位置。当温度足够高时，固体将熔化为液体，从而消除系统原先存在的非均匀状态。（2）等温过程。对于与周围环境交换热量而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行的，当自由能达到最小时

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