【优化求解】遗传算法结合粒子群算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 1659期】

已于 2024-10-31 21:21:16 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab优化求解（进阶版） 文章标签： matlab
于 2023-02-16 10:16:04 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_63266434/article/details/129055757
版权
本文介绍了将遗传算法（GA）与粒子群算法（PSO）结合的混合优化算法，用于解决数值优化问题。算法通过在PSO中引入遗传算法的交叉操作和使用粒子群的进化公式重构变异算子，提高了搜索效率和全局最优解的发现能力。文章详细阐述了交叉算子和变异算子的实现，并提供了MATLAB源码示例。

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【TSP问题】基于遗传算法结合粒子群算法求解TSP问题
qq_59747472的博客
09-05 136
一、粒子群算法简介 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片玉米地，所有的鸟都不知道玉米地到底在哪里，但是它们知道自己当前的位置距离玉米地有多远。那么找到玉米地的最佳策略，也是最简单有效的策略就是搜寻目前距离玉米地最近的鸟群的周围区域。 在PSO中，每个优化问题的解.
【优化求解】基于matlab遗传算法结合粒子群算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 1659期】
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01-06 7427
遗传算法结合粒子群算法求解单目标优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【路径规划】基于遗传算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码
m0_60703264的博客
10-20 2120
1 简介 有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注.其时间窗即为客户接受服务的时间范围,该问题是运筹学和组合优化领域中的著名NP问题,是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低,耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高.为了提高寻优效率,降低物流运送成本,基本遗传算法求解VRPTW问题.首先建立数学模型,然后基于大规模邻域搜索算法(LNS)生成遗传算法初始解,最后利用遗传算法在初始种群中找到
【无人机】基于遗传算法混合粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_46039719的博客
05-10 892
总结GA更适合静态环境下的全局路径探索，PSO在动态环境中表现更优，而混合算法通过优势互补，在复杂任务中综合性能最佳。混合算法的核心挑战在于平衡计算效率与优化精度，需根据任务需求选择分层、嵌入式或并行策略。未来方向多算法融合：结合蚁群算法、深度学习等进一步提升适应性。硬件加速：利用FPGA或GPU实现混合算法的并行计算。动态参数调整：设计自适应惯性权重和变异概率。通过上述分析可见，混合遗传-粒子群算法在无人机路径规划中展现出更强的鲁棒性和适应性，为复杂环境下的任务执行提供了新的解决方案。📚。
【粒子群算法】基于遗传结合粒子群算法求解单目标优化问题matlab代码
qq_59747472的博客
01-05 2068
​1 简介 遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种受人工生命启发，模拟生物进化过程的随机搜索算法。遗传算法的理论及应用的研究受到广大研究者们的重视，应用领域也得到了广泛推广。遗传算法在求解函数优化问题时，算法中的控制参数交叉概率Pc和变异概率Pm取值的选择对遗传算法的性能影响很大，目前，普遍接受的Pc和Pm取值范围分别是0.4~0.99和0.0001~0.1，这两个取值范围的合理性以及科学性缺乏有效研究。为此，本文针对一类能够展开成幂级数的函数，通过大量实验，以遗传算法在求得全局最优解时
遗传算法、粒子群算法学习
midsummer
11-22 1558
这篇博文算是给自己学习的一个目录。 1、遗传算法 网上遗传算法的解释蛮多的，但是例子有点少，综合以下两篇博文。 https://blog.youkuaiyun.com/u010425776/article/details/79155480 https://blog.youkuaiyun.com/u012422446/article/details/68061932 第一篇提的例子正好是我需要的，但是里面有点不清...
【优化求解】遗传算法结合粒子群算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 1659期】.zip
06-23
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、...
【多目标优化求解】基于matlab粒子群算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 992期】.zip
12-14
在本资源中，标题"【多目标优化求解】基于matlab粒子群算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 992期】.zip"涉及到的关键知识点是多目标优化问题的解决方法，特别是使用了粒子群算法（PSO）这一优化工具，并且该解决...
【单目标优化求解】基于matlab遗传算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 1320期】.zip
12-20
在本资源中，我们关注的是使用MATLAB进行单目标优化问题的解决，特别是通过遗传算法这一种优化技术。MATLAB是一种强大的数值计算和编程环境，它提供了丰富的工具和函数库，便于用户解决各种数学和工程问题，其中包括...
【单目标优化求解】基于matlab粒子群算法求解非线性目标函数最小值问题【含Matlab源码 1573期】.zip
12-08
在本资源中，我们关注的是使用MATLAB进行单目标优化问题的解决，特别是利用粒子群算法来寻找非线性目标函数的最小值。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种灵感来源于鸟类群集行为的全局优化算法，...
粒子群算法、遗传算法以及两者的结合的优化算法
10-25
用matlab实现了标准粒子群算法，遗传算法，以及粒子群遗传算法的结合算法。可直接运行
基于遗传算法和粒子群算法的svm
10-12
亲测有效，可以来看看，大家一起学习。
遗传算法与粒子群算法的实现
09-04
本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。 本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括： 1. 输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。 2. 输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。 本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。 对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。 其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。 欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。 代码已作为lakeast项目托管在Google Code: http://code.google.com/p/lakeast http://code.google.com/p/lakeast/downloads/list 某些类的功能说明： org.lakest.common中： BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。 Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。 Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。 InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。 Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。 Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。 ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。 org.lakeast.ga.skeleton中： AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。 AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。 AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。 BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。 ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。 ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。 Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。 EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。 Factor是交叉概率和变异概率的封装。 IFactorGenerator参数产生器的公共接口。 Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。 org.lakeast.ga.chromosome中： BinaryChromosome二进制编码染色体实现。 IntegerChromosome整数编码染色体实现。 RealChromosome实数编码染色体实现。 SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。 org.lakeast.pso.skeleton中： AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。 AbstractFactorGenerator是PSO中参数产生器的公共抽象类。 AbstractParticle定义了PSO种群中粒子的基本行为，最主要是实现了如何根据现有位置计算得到下一代粒子的位置的合法值。 ConstraintSet用于在粒子迭代过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。 AbstractSwarm.java各种拓扑结构的PSO种群的抽象父类，主要实现了种群迭代过程中计算流程的定义以及中间数据被如何输出到测试工具类。 Domain是PSO算法求解中所有问题域必须实现的接口。 DynamicFatorGenerator若种群在迭代过程中，w,c1,c2随迭代次数发生变化，那么它们的产生器需要继承这个抽象类。 Factor封装了w,c1,c2三个参数的字面值。 Location用于保存和获取迭代中粒子的位置和速度向量的数值。 NeighborhoodBestParticle定义了采用邻域版本的PSO算法的具体实现。主要是实现了如何根据邻域版本的PSO算法计算下一迭代中的粒子速度。 RingTopoSwarm定义环拓扑结构的具体实现，主要是定义了如何获取粒子的邻域粒子的方法。 StaticTopoSwarm静态拓扑结构的PSO算法的抽象父类。 org.lakeast.pso.swarm中包含粒子群拓扑结构的各种实现，基本见名知意。 对各种问题的求解样例位于org.lakeast.main包中，以...TaskTest结尾，基本见名知意。 以ShafferF6DomainTaskTes对ShafferF6函数进行求解（采用的是PSO，遗传算法样例参见TSPValueTaskTest）为例说明求解过程如下： 1. 入口函数位于org.lakeast.main.ShafferF6DomainTaskTest中，go函数执行。 2. 在go函数中，首先指定迭代次数(numberOfIterations)，测试多少轮(testCount,多次运行以得到平均达优值)，种群大小(popSize)，邻域大小(neighborhoodSize)，迭代结束条件(exitCondition,由于制定了迭代次数，所以设定为[0,0]，也就是只有达到指定迭代次数才退出)。 3. 以testCount,numberOfIterations以及迭代结束条件exitCondition为参数构建TestBatch类的实例batch。这个类用来进行管理参与测试的各种具体算法，且把数据结果按指定的格式输出为Excel文件。 4. 指定PSO中的因子产生方法，采用ExponentFactorGenerator和ConstrictFactorGenerator两种方式（实现位于org.lakeast.pso.gen包）。 5. Y表示参与测试的算法数目。 6. Testable是所有可以被TestBatch测试的类需要实现的接口，以提供TestBatch生成结果Excel文件所需要的数据。 7. Domain接口是所有可以被算法解决的问题所需要实现的接口，比如说明该问题所需要的粒子位置约束范围，速度约束范围，以及适值评估的公司等。这里的Domain被实例化为ShafferF6Domain，也就是按照ShafferF6函数评估适值。 8. RingTopoSwarm是用来封装环拓扑邻域结构的类，NeighboordBestParticle是配合该类来实现按邻域最优更新速度而不是全局最优来更新。 9. 各个测试算法都被加入到TestBatch以后，batch.run()开始执行算法比较过程并输出结果Excel文件到C盘根目录（输出路径可在Testable接口中配置，除了生成Excel文件外，还可以通过修改log4j.properties在制定的位置产生运行结果日志）。
遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码
01-23
遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释 遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释
遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码.zip
04-01
遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释
基于遗传算法与粒子群算法的单目标优化问题求解及其matlab实现
code_welike的博客
07-14 520
至此，我们成功地实现了遗传算法与粒子群算法的结合，并用matlab对单目标优化问题进行求解。遗传算法是一种受自然界进化理论启发的演化计算方法，其核心思想是通过模拟自然界生物进化过程，不断地进行选择、交叉和变异等基于种群的进化操作，以达到寻找最优解的目的。本文将介绍如何使用遗传算法与粒子群算法结合，对单目标优化问题进行求解，并提供相应的matlab实现代码。（4）在粒子群算法的迭代过程中，逐步更新每个“粒子”的位置和速度，并记录全局最优解。（3）对于被选中的种群，再使用粒子群算法对其进行进一步优化。
【路径规划】基于遗传算法结合粒子群算法求解TSP问题matlab代码
qq_59747472的博客
12-06 2308
1 简介 遗传算法是研究TSP问题中最为广泛的一种算法,它具有全局搜索的能力.而粒子群算法收敛速度较快,但容易造成局部最优的情况.本文基于遗传算法的交叉变异设计了混合粒子群算法,通过对TSP问题求解分析,证实该方法提高了标准粒子群的搜索能力,获得了较高的收敛速度和近似最优解. 标准粒子群算法在极值寻优的过程中，根据粒子的变化状况，除了自身的属性之外只能这个群体中粒子的属性，实验发现随着迭代次数的增加，粒子之间越来越相似，导致无法跳出局部解。而混合粒子群算法在保留粒子群算法原本的性质之外，通过引入遗传算法
基于遗传算法的单目标优化matlab程序代码
10-16
基于遗传算法的单目标优化matlab程序代码
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