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1.引言2.生物学基础2.1适应度2.2染色体，基因3.算法介绍3.1算法流程3.2编码和解码3.3轮盘赌选择3.4交叉和变异3.5初始参数的设置4.实际应用-matlab4.1观察图像4.2初始参数说明4.3init初始化4.4二进制转换为十进制4.5选择,交叉过程4.6情况说明4.7代码
鲸鱼优化算法 (Whale optimization Algorithm, WOA)是 2016 年由 Mirjalili 等提出的一种新型启发式搜索算法,该算法通过模仿座头鲸在海洋中的捕食行为, 对鲸鱼群体搜索、包围和攻击过程模拟实现来寻找最优解. 与传统的元启发式优化算法相比, 鲸鱼优化算法具有操作简单, 需要设置的参数少, 寻优能力强等优点 . 目前 WOA 已应用在特征规划、光伏发电短期预
import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animation随机产生50个坐标点points = []for i in range(50):point = [random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)]...
飞桨首次开源文字识别模型套件PaddleOCR，目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。最新开源的超轻量PP-OCRv3模型大小仅为16.2M。同时支持中英文识别；支持倾斜、竖排等多种方向文字识别；支持GPU、CPU预测；用户既可以通过PaddleHub很便捷的直接使用该超轻量模型，也可以使用PaddleOCR开源套件训练自己的超轻量模型。PaddleOCR是基于深度学习框架的开源OCR
A* 算法是一种高效的路径寻找算法，它通过结合启发式评估和实际成本来找到从起点到终点的最短路径。该算法评估每个节点的成本函数，它由两部分组成：一部分是从起点到当前节点的实际路径成本（G值），另一部分是当前节点到目标的预估成本（H值）。通过这种方式，A* 算法能够避免不必要的搜索，从而优化了路径搜索过程。该算法不仅应用于计算机科学领域的图搜索，还广泛用于游戏设计、机器人导航、地图定位等多个实际应用中
(二)用于信号产生、采集、调理和处理的仪器、测量系统和部件的设计、开发和评价；发表的论文，旨在解决电气和电子仪器和设备的开发和使用的创新解决方案，以测量、监测和/或记录物理现象，以推进测量科学、方法、功能和应用。上一次投稿的初审后给了拒稿重投，返修稿给过去就直接接受了，这次多了大修小修。→ 大修（原先的前两个审稿人觉得都ok，第三个审稿人要求补充实验）→ 要求拒稿重投（三个审稿人，7条意见，审稿人
利用ORCID标识符将不同归属，不同学术身份的同一人的各种形式的科研成果、科研信息整合起来，例如，既是作者、读者、审稿专家又是编委的科研工作者，科技期刊要把他的科研成果建立档案，即使不是在本刊上发表的成果也要归纳入档案，建立以科研学者为核心的科研信息组织及服务。📘 1. 资金资助者利用ORCID系统，可以准确、系统地查询到基金申请人的基本情况，所发表的论文及著作，以及以前申请的基金项目，这些所有
该算法模拟了帝王蝶群体中帝王蝶和其他蝴蝶之间的交互行为，以实现问题的优化目标。帝王蝶算法（Monarch Butterfly Optimization Algorithm，MBO）是一种基于帝王蝶群体行为的优化算法，模拟了帝王蝶的群体聚集和搜索行为。帝王蝶算法结合了帝王蝶和其他蝴蝶之间的协作和竞争关系，通过领袖和群体的互动实现优化目标。帝王蝶算法利用蝴蝶群体中帝王蝶的领导作用和其他蝴蝶的搜索行为来
10分钟彻底学会遗传算法！（附典型案例及matlab详细代码）
学习策略非常灵活，可以用于初始化阶段，也可用于种群迭代阶段。其形式也多种多样，变体很多，与其它策略有很好的相容性，是多策略改进算法中非常常见的一种。
文章目录1.基本概念2.问题描述3.数学建模4.实例设计5.编程及效果展示：6. 总结1.基本概念车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是指一定数量的客户,它们有不同数量的货物需求,有一个配送中心向客户提供货物的配送服务,由一个车队来负责,现需要规划合适的行车路线,目标是使得在客户的需求得到满足,并能在一定的约束下如车辆容量等的限制,达到诸如路程最短、成本最小、耗费
使用粒子群优化算法来辨识锂离子电池二阶RC模型的参数。将粒子群优化算法寻找到的最优参数代入二阶RC模型进行仿真，经过验证，端电压的估计误差小于0.1%，说明粒子群优化算法辨识得到的参数具有较高的精度，为锂离子电池SOC的估计做铺垫。
小时候，蜣螂还是比较多见的，还顽皮地将粪球给它弄走，或者给它来点障碍。现在放牛的几乎看不到了，蜣螂没东西可推了，也慢慢从我们的视线中消失了。2022年11月27日，东华大学沈波教授团队，继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA）之后，又提出了一种全新的群体智能优化算法——蜣螂优化（Dung beetle optimizer，DBO），主要模拟了蜣螂的「滚球、跳舞、觅
地图路径规划的本质是遍历地图中的所有节点，然后找到最短路径的过程[8]。算法中的图是由大量节点和连接节点之间的线组成的。这里说的节点指的是现实生活中的每一个分叉路口，只要出现需要选择方向的时候，在地图上呈现的就是一个节点（vertices）[14]。而连接节点的线则是指现实生活中的道路，例如上海的南京西路，它在地图上的数据身份是一个边（edge）。每一条边都带有相对应的权重，即现实世界中的物理距离
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。一、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4 - 1所列。寻找出一条最短的遍历14个城市的路径。二、解决思路及步骤1、算法流程图2、遗传算法实现及部分代码（1）编码采用整数排列
根据“没有免费的午餐”，，所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。等等。多策略就是三三两两改进策略的排列组合。在排列组合的同时，保守估计：95%群体智能优化算法的初始化方式是一个随机初始化形式，即其中，lb为变量下界，ub为上界，D为变量维数。那么，可能是因为实现简单，随机性强。这种初始化方式有没有弊端呢？据文献[1,2]报道，是有的。
1 粒子群PSO算法简介1.1 维基百科的解释粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），或称粒子群优化，是属于人工智能算法，公元1995年由肯尼迪（Kennedy）与埃伯哈特（Eberhart）（1995）两位学者所提出，这两位学者借由观察鸟类族群觅食的讯息传递所得到的一个启发，粒子群算法的理论基础是以单一粒子来做为鸟类族群之中的单一个体，于算法中赋予该..
MCTS能够非常聪明的去探索胜率较高的路径，和dfs这类暴力穷举算法比起来，可以花费较少的运算资源，就能达到不错的效果，尤其对于围棋这类每步棋都有200种左右选择的游戏，使用MCTS的效果非常显著。但与此同时也要指出，MCTS并不能保证一定找到最佳路径和着法。AlphaGo和李世石比赛就输了一盘，说明不一定能百分百找到最优解。不过论整体胜率，AlphaGo和AlphaGoZero已远远超过了人类。
网络放大器问题描述对于一个石油传送网络可由一个加权有向无环图G表示。该图中有一个称为源点的顶点S ( 保证S的入度为0 ) , 从S出发 , 石油流向图中的其他顶点 . G中每条边上的权重为它所连接的两点间的距离。在输送石油的过程中 , 需要有一定的压力才能使石油从一个点到达另一个点，但压力会随着路程的增加而降低 ( 即压力的损失量是路程的函数 ) .因此为了保证石油在网络的正常运输，在网络传输中
可变邻域搜索(VNS)是一种元启发式算法，该算法基于邻域系统变化的思想，在下降阶段寻找局部最优解，在扰动阶段走出相应的谷值。最初设计用于组合优化问题的近似解，它被扩展到处理混合整数规划、非线性规划，以及最近的混合整数非线性规划。此外，VNS已被用作自动化或计算机辅助图论的工具。这导致了该领域超过1500个猜想的发现，并自动证明了其中的一半以上。这与许多不同的数学家对大约400个这样的猜想所做的独立
节约里程法是用来解决运输车辆数目不确定的问题的最有名的启发式算法。又称节约算法或节约法，可以用并行方式和串行方式来优化行车距离。Saving Algorithm, 节约算法，又称C-W算法，是由Clarke和Wright于1964年首次提出的，用来解决VRP问题，是重要的物流算法。参考网址：节约里程法-百度百科节约里程算法的python实现C# 节约里程法实现...
【AI】启发式搜索：贪婪最佳优先搜索(Greedy best-first search)原理及python代码实现搜索算法：启发式搜索搜索算法的形式化描述：状态、动作、状态转移、路径、测试目标**状态：**从原问题转化出的问题描述；动作：从当前时刻所处状态转移到下一时刻所处状态所进行操作，一般而言这些操作都是离散的；状态转移：对某一时刻对应状态进行某一种操作后，所能够到达状态；路径：一个状态序列，
在看MMSE（Minimum Mean Square Error）进行信道估计时，经常看到论文中的这三个表达：Correlation Matrix：相关矩阵Covariance Matrix：协方差矩阵Cross-Covariance Matrix:互协方差矩阵每次都看的懵懵懂懂，今天尝试用这篇文章，通俗易懂的去解释这三个概率论中的理解。
将混沌映射方法与优化算法相结合是一种常见的改进方式。本期，并将21种混沌映射方法运用在算法的初始化中。
本文用经典遗传算法框架模板，对matlab新手友好，快速上手看懂matlab代码，快速应用实践，源代码在文末给出。此代码的待解决问题为function函数，也就是多元函数平方和求极小值问题，看懂代码后，可将function应用为自己的待解决问题。
遗传算法（GA），粒子群算法（PSO），蚁群算法（ACO），禁忌搜索（TS），模拟退火（SA）的对比总结
为了及时抢修断裂的给水管，该项目队队长孙某在指派管理人员刘某联系电焊工焊接管道的同时，带队工长白某、张某沿街寻找给水阀门井准备关闭水源，大约在凌晨2时40分，误将某处给水检查井确认为给水阀门井，孙某指示电焊工王某找来洋镐撬开井盖，白先下井准备关闭闸阀，下井后立即昏倒，张见状即下井抢救也昏倒井内。（）（BCD）19、【单选题】《安全生产许可证条例》规定，安全生产许可证有效期满未办理延期手续，继续进行
其基本思想是变量的降维，就是将原来众多的具有一定相关性的变量重新组合成一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量。将注意力集中于各次观测中具有最大变异的那些变量，对各次观测中变化不大的变量，可视为常数处理， 因而降低了问题中的变量的维数。某研究者测得84名10岁男孩的身高（cm）、坐高（cm）、体重（Kg）、胸围（cm）、肩宽（cm）、肺活量（l）等6项生长发育指标，试利用主成分分析找出少数几个相
启发式算法
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