吊车尾小队

写本篇blog的初心其实在几个月前就有形成，因为各种原因一直搁浅，学到这里笔者可以自信说启发式算法已大致涉猎学习过，现在终于完成内心甚是欣慰。启发式的算法笔者学习的时间说长也不长，说短也不短了，也参加过一些科研项目，其中TS算法一直有耳闻，心驰神往，之前想要跟随的导师也跟TS算法的发明者颇有渊源，所有更加加深了学习的动力，但是硕士研究生阶段也许不再研究此方向，与本科所研究有差池，这次写作算是对本科学习的告结，以后再根据自己想要研究的知识的机会也许会愈来愈少，以此纪念这个本科生升研究生的暑假。https。..

machine learning分类方法的详细总结

二维路径规划问题--蚁群算法 超详细路径规划算法MAKLINK图论dijkstra算法代码与结果路径规划算法路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多,大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法.栅格划归法﹔局部路径规划算法主要有人工势场法等。MAKLINK图论MAKLINK图论可以建立二维路径规划的空间模型,MAKLINK图论通过生成大量的MAKLIN

基于粒子群算法的多目标问题粒子群算法概述问题叙述与分析求解和结果粒子群算法概述在实际工程优化问题中,多数问题是多目标优化问题。相对于单目标优化问题,多目标优化问题的显著特点是优化各个目标使其同时达到综合的最优值。然而，由于多目标优化问题的各个目标之间往往是相互冲突的，在满足其中一个目标最优的同时,其他的目标往往可能会 受其影响而变得很差。因此，一般适用于单目标问题的方法难以用于多目标问题的求解。多目标优化问题很早就引起了人们的重视，现已经发展出多种求解多目标优化问题的方法。多目标优化问题求解中

蚁群算法--旅行商（TSP）问题详解蚁群算法问题与分析结果显示与分析蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最

基于人工鱼群的函数寻优算法人工鱼群算法例题与算法思路代码实现结果与分析人工鱼群算法人工鱼群算法是指在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。人工鱼群 鱼类通常具有以下行为： 觅食行为：这是生物一种最基本的行为，也是趋向食物的一种活动；一般认为这种行为是通过视觉或味觉感知水中 的食物量或浓度来选择趋向的。 聚群行为：这是鱼类常见

人工免疫算法与物流中心选址问题人工免疫算法问题代码结果与分析人工免疫算法免疫算法是模仿生物免疫机制，结合基因的进化机理，人工构造出的一种新型智能优化算法。采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相比于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了群体多样性，克服了‘早熟’问题，可以得到全局最优解。具有自适应性，随机性并行性，全局收敛性，种群多样性等特点。免疫算法具体实现步骤如下：（1）分析问题。对问题及其解的特性进行分析，设计解的合适表达形式。（2）产生初始

多种群遗传算法的函数寻优算法多种群遗传算法的介绍问题与思路代码结果显示多种群遗传算法的介绍传统的遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。因为优化时不依赖于梯度，具有很强的鲁棒性和全局搜索能力。但是未成熟收敛确实遗传算法中不可忽视的现象，它主要表现为所有个体都区域同一状态而停止进化。接下来所介绍的多种群遗传算法可以很好地解决这个问题。多种群遗传算法主要引入了这几个概念。1.突破SGA仅靠单个种群进行遗传进化的框架，引入多个种群进行全局搜索，

用遗传算法求解的tsp问题对于遗传算法的基本定义及内容笔者就不重复了，这里附上网址供大家去学习参看。遗传算法大家也可以参看我其他的文章，比如智能算法和数学建模专题，里面都有详细的介绍和题目代码，完全够读者学习和使用的,后面笔者也会对这些专题和其他内容进行更新，敬请期待哦。题目：在一条装配线上用一个机械手去固定待装配部件上的螺母问题。机械手由其初始位置（该位置在第一个要紧固螺母的上方）开始，依次移动到其余的每一个螺母，最后返回到初始位置。机械手移动的路线就是以螺母为结点的一条周游路线。一条最小成本周游

基于模拟退火与tsp问题的matlab实现定义及流程图题目及分析代码与结果定义及流程图模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。这是关于模拟退火的科普网站模拟退火模拟退火实现起来主要分为三个部分：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融为液体，从而消除系统原先存在的非均匀状态。

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法遗传算法简介题目与分析代码结果分析遗传算法简介百度上讲的很清楚，笔者这里就不一一赘述了，故附上网址。https://baike.baidu.com/item/%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95/838140?fr=aladdin#2下面是一般遗传算法的流程图，编程的思想就算基于这个的。题目与分析代码clearclcgen = 30;popsize = 50;cp = 0.9;mp = 0.05;% 个体

文字目录题目与分析结果显示代码gatbx工具箱题目与分析题目：计算函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是[-1, +1]。案例分析：这是一个平方和函数，很明显，它唯一一个极小值点是（0，0，0，0，0，0，0，0，0，0）。程序的个体变量数为40，最大遗传代数为500，变量维数20，每个变量用20位表示，代沟为0.9。对设定的群体进行选择，重组，变异，重插入然后不断进行迭代，其中的函数应用了gatbx工具箱，参数的设定如上。结果显示上面两图是迭代到200次和400次时，函数值的取值分布