xuxinrk的博客

https://blog.youkuaiyun.com/wayjj/article/details/72809344蚁群算法，单单学习算法还是不够深入了解，得实际编程实现了，理解才能更加透彻，本文根据这篇博文贴出来的代码进行扩充解释，主要就是做个记录，其中阴影部分是本人自己加注释，或许能给刚开始学蚁群算法和matlab的有一些提示。以下是解放军信息工程大学一个老师编的matlab程序，请尊重原作者劳动，引用时...

原文链接群体智能（Swarm intelligence，SI）和生物启发计算引起了研究人员极大的兴趣和关注。在优化、计算智能和计算机科学领域，生物启发式算法尤其是基于 SI 的算法已经变得非常流行。事实上，这些自然启发式的元启发式算法现在是最广泛使用的优化和计算智能算法。基于 SI 的算法，如蚁群优化算法、蜂群优化算法、粒子群优化、布谷鸟搜索和萤火虫算法等与传统算法相比具有许多优点。这里，我...

原文同进化算法（见博客《[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介》，进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法）和人工神经网络算法（Neural Networks，简称NN，神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法）一样，群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法，它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车（PS：实际上除了上述三种算法还有一些智...

原文仿照布谷鸟（也叫大杜鹃）“寄生”和"levy的飞行方式"。寄生：借别人的巢来养自己的鸟蛋；levy飞行：莱维飞行，大多数鸟类的飞行轨迹都是是长、短不一的各种飞行距离相间的一种组合，每段飞行距离都和前一段距离相差一个很小的角度。图形如下：整个过程原理如下：布谷鸟在一堆鸟窝n中做选择，选出最好的鸟巢，把自己的蛋放在里面；宿主（被寄生的鸟）以一定概率pa发现有自己的鸟巢，则把布谷鸟的鸟蛋扔出去/建造...

原文一.产生背景 ❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。❃同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。❃PSO的...

转自https://blog.youkuaiyun.com/guanhang89/article/details/51074227摘自matlab智能算法30个案例分析   

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/pangel18/article/details/52349840模拟退火用于处理最优化问题，可以求出当目标函数取得最小值时的决策变量的值。在编写程序时需要根据具体问题设计算法，算法描述为：（1）解空间（初始解）（2）目标函数（3）新解的产生① 2 变换法② 3 变换法（4）代价函数差（5）接受准则（6）降温（7）结束条件下面MATLAB程序用于...

转载自http://www.cnblogs.com/heaad/一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当...

原文[1] Ashby WR. Principles of the self-organizing system. In: Von Foerster H, Zopf GW Jr, editors. Principles of self-organization: transactions of th...