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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
分享两段MATLAB创建栅格地图的代码~
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，并将他们运用在算法的初始化中。。Chebyshev 混沌映射原理简单，是常用的混沌映射之一。a阶Chebyshev混沌映射表达式为：其中a通常取值为4。混沌轨道状态值范围为（-1，1）。Circle混沌映射有着随机性，均匀性和有序性等特点。Circle映射可表示为：其中，a，b为控制参数，常用的取值为0.5和0.2，mod为求余函数。混沌轨
printf("请输入一个整数：");printf("1 到 %d 的和为：%d", num, sum);我可以回答这个问题。
遗传算法(GA)优化BP神经网络进行预测，包含完整代码，适合新手入门使用。本模型可以结合自己的数据集进行预测，需要自行修改的地方均会使用【】进行标注。使用前需要安装一下遗传算法工具箱。
本文简单介绍启发式算法的定义以及作者对启发式算法的一些简单理解，帮助初学者更好地学习与理解启发式算法。
所有的实际优化问题都是多目标的，如果不是显式的至少也是隐式的。接下来讨论多目标优化问题（MOP）如何修改进化算法。实际的优化问题包含多个目标，那些目标常常互相冲突。例如：在购买汽车时，我们可能想要车最舒适并且花钱最少。最舒适的汽车太贵，最便宜的汽车又不太舒服。在设计一座桥时，我们可能想让它的费用最低强度最大。用泡沫塑料建造的桥可能费用最低，但他非常脆弱。用钛合金建造的桥可能强度最大但它非常昂贵，在
VESTA画图
BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中的最精华、最完美的部分，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。案例问题描述这里以
蜣螂优化(DBO)算法的原理和MATLAB代码
旨在吸引和鼓励在自然科学、工程技术等方面已取得较好成绩的海外优秀青年学者（含非华裔外籍人才）回国（来华）工作，自主选择研究方向开展创新性研究，促进青年科学技术人才的快速成长，培养一批有望进入世界科技前沿的优秀学术骨干，为科技强国建设贡献力量。旨在支持香港特别行政区、澳门特别行政区（以下简称港澳特区）科技创新发展，鼓励爱国爱港爱澳高素质科技人才参与中央财政科技计划，为建设科技强国贡献力量，2023年
本文讲述了笔者关于NSGA-II和一些多目标优化概念的理解，包括多目标优化问题，支配，Pareto最优，以及非支配排序和拥挤距离，最后简单阐述NSGA-II的整体流程，并概括了关于NSGA-II的一些优点和缺点。......
什么是启发式算法启发式算法一般用于解决NP-hard问题，其中NP是指非确定性多项式。例如，著名的推销员旅行问题（Travel Saleman Problem or TSP）：假设一个推销员需要从南京出发，经过广州，北京，上海，…，等 n 个城市， 最后返回香港。 任意两个城市之间都有飞机直达，但票价不等。假设公司只给报销 C 元钱，问是否存在一个行程安排，使得他能遍历所有城市，而且总的路...
汉诺塔问题递归、非递归算法、启发式算法解决汉诺塔，双色汉诺塔...
给定$n$种物品和一背包。物品$i$的重量是$w_i$，其价值为$v_i$，背包的容量为$C$。问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？在选择装入背包的物品时，对每种物品$i$只有两种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品$i$装入背包多次，也不能只装入部分的物品$i$。因此，该问题称为0-1背包问题。此问题的形式化描述是：给定$C>0,w_i>0,v_i>0,1 \le
一、理论基础多目标优化问题可以描述如下：其中，f(x) 为待优化的目标函数；x 为 待优化的变量；lb 和 ub 分别为变量 x 的下限和上限约束；Aeq * x = beq 为变量 x 的线性等式约束；A * x <= b 为变量 x 的线性不等式约束。在上图所示的优化问题中，目标函数 f1 和 f2 是相互矛盾的。因为 A1 < B1 且 A2 > B2，也就是说，某一个目标
多目标进化算法求解方式，介绍传统以及进化算法，以及NSGA-Ⅱ实例
第十九周的回顾序言python贝塞尔曲线深度强化学习A2CA3CLingo序言这一周都没有算leetcode，也没有记录博客，所有的精力都放在了论文回稿上总结一下这一周的所学python学习了很久的java，回头重新看python，发现python真的是随意的很，没有强制定义类，可以面向对象，可以面向过程贝塞尔曲线关于有序散点轨迹的拟合python神经网络贝塞尔曲线深度强化学习A2CA3CLing
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。在过去的几十年里，人工智能研究者们已经成功地开发出许多有趣和有用的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等。然而，人工智能仍然面临着许多挑战，如理解人类语言、解决复杂问题、自主学习等。元启发式算法(Metaheuristic Algorithms)是一种寻优算...
1.背景介绍机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)的一个子领域，它涉及到计算机程序自动学习从数据中抽取信息，以便进行决策或作出预测。在过去的几年里，机器学习技术已经成为许多行业的核心技术，例如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。随着数据量的增加，传统的机器学习算法已经无法满足需求，这导致了元启发式算法(Metaheuristic...
蚁群算法求解TSP问题-基于python本文将贪婪算法与蚁群算法求解含80个城市的TSP问题的结果进行对比代码如下：参数或坐标点数据均可自己调整import numpy as npfrom scipy import spatialimport matplotlib.pyplot as plt城市参数num_city = 80 # 城市数量rng1 = np.random.RandomState(0
Overview什么是规划规划的本质如何解决一个规划问题传统的规划方法机器人学基础经典算法无人车的规划RoutingPlanningLattice PlannerAPOLLO如何求解规划问题EM PlannerDP、QP求解What is motion planning?Planning确实是目前无人车最困难也最有挑战的部分本质是什么？argminxf(x)argmin_{x}f(x)argmin
遗传算法是一种借鉴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。由于优化时不依赖于梯度，具有很强的鲁棒性和全局搜索能力，因此，被广泛应用于机器学习，模式识别，数学规划等领域。然而，随着遗传算法的广泛应用以及研究的深入，其诸多缺陷与不足也暴露出来，例如，早熟收敛问题。一、遗传算法的未成熟收敛未成熟收敛是遗传算法中不可忽视的现象，主要表现在群体中的所有个体都趋于同一状
智能优化算法学习总结一.概述优化问题是指在满足一定条件下，，在众多或参数中寻找最优化方案或参数值，以是的某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合与并行处理的算法。一般具有严密的理论依据，而不是简单的凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。二.近二年提出的最新智能优化算法202
本文介绍了一种新的自然启发的元启发式优化算法——。作为掠食者，红尾鵟从发现猎物到俯冲阶段都有一套狩猎策略。该成果发表在知名nature旗下子刊Scientifc Reports。
2022年预算支出为362.11亿，而决算支出为421.09亿，超出预算58.48亿元，年度收入、支出决算金额均领跑全国高校。此外，学校2022年末结转和结余金额也超过了百亿，达125.24亿元。经费充足意味着更好的办学条件，更大的底气去实现更远大的规划，更好的持续推进“双一流”的建设推进。相比各高校发布的预算数据，决算更能反映高校实际的经费收入和使用情况。等8所高校，决算支出也超过了100亿。
该文章引入了一个EMO框架，并设计了新的拥挤距离，有效地控制了兴趣区间(RoI)的范围，直接影响算法的性能。该EMO的主要思想是，使用区间偏好信息来定义兴趣区间(RoI)的范围会比使用用户自定义参数的算法得到更好的解决方案。除此之外，该文章还提出了一种新的过滤方法来寻找具有代表性的均匀分布解子集，进一步提高了决策者选择具有成本效益的解的能力。
②如果期刊官网出现"in press"、"Early Online" 、"Epub ahead of print"、"Online ahead of print"等提前在线出版状态，此时大部分论文都没有发表的年代、卷期、页码等重要信息，此种状态下，不同期刊的送检情况不同，只要可以在“Web of Science”核心合集查询到，就可以开具检索报告。开具SCI检索证明用的是“Web of Scien
1 什么是随机游走random walk？随机游走是由一系列随机步骤组成的随机过程。随机游走SN=每个连续随机步骤Xi的和。也就是说在N次游走时的位置SN是由第一次、第二次…第N-1次游走之后再加上此次游走之后的位置得到的。也可以写成：这意味着，下一个状态SN只依赖于当前状态SN-1与过渡XN，这也是马尔可夫链的主要性质。2 随机游走与布朗运动的区别是什么？随机游走的步长可以是固定的，也可以是变化
蝙蝠算法蝙蝠的生物习性蝙蝠的回声定位：蝙蝠通过发射非常响亮的声音脉冲并倾听周围物体发出的回声，以此来确定猎物的大小和自己与猎物之间的距离，来决定自己说加速/减速并向着猎物/远离猎物飞行。蝙蝠发出的脉冲具有回声频率和回声响度，回声频率与相对距离决定蝙蝠的速度，而速度与当前位置决定了蝙蝠下一刻的位置。回声频率会随着接近猎物而逐渐增大（因为需要更快确定猎物的位置），回声响度会随着接近猎物而逐渐减小（为了
GA(Genetic Algorithms)遗传算法遗传算法的构成要素：1、种群和种群的大小。2、编码方法。正确地对染色体进行编发来表示问题的解释遗传算法的基础工作，也是最重要的工作。3、遗传算子。遗传算子中包括两个重要的算子：交叉率、变异率。交叉率记为Pc，定义为各代中交叉产生后代数与种群中的个体数的比。显然，较高的交叉率将达到更大的解空间，从而减小停止在非最优解上的机会；但是交叉率太高，会因过
期刊从投稿到录用过程。
萤火虫算法1.1 萤火虫的生物现象在热带的夏夜中，萤火虫会聚集在一起产生短暂而有节奏的光，不同种类的萤火虫的闪光模式往往是不同的。这种闪光的基本功能有三个：①是吸引交配的异性伙伴 ②则是吸引潜在的猎物 ③保护性的警告机制，告诉捕猎者其毒性或苦味在光源远处r距离的光强服从平方反比定律: 光强I随着距离r的增加而减小，I∝1/r^2并且，空气也会吸收光，随着距离增大，光会变得越来越弱。这两个综合的因素
优化问题的分类①按照目标函数图像的模态分：多模态问题和单峰态问题多模态函数：有多个甚至无数个极值，这种函数的优化问题很容易陷入局部最优且难以跳出。如：Griewank函数单模态函数：也就是只有一个极值的函数。②按照目标函数图像的确定性分：确定性问题与随机优化问题如果公式中没有任何随机性，这个问题就称为确定性问题 deterministic optimization。如果公式中有随机性，则称为随机优
一、禁忌搜索 (Tabu Search)是一种元启发式算法 (Meta-Heuristic Algorithms) ，通过在解的邻域内搜索更优的解的方式寻找目标的最优解，在搜索的过程中将搜索历史放入禁忌表 (Tabu List) 中从而避免重复搜索。二、禁忌搜索主要构成要素（1）评价函数（Evaluation Function）：评价函数是用来评价邻域中的邻居、判断其优劣的衡量指标。大多数情况下，
启发式算法 (Heuristic Algorithms) 是基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费 (指计算时间、占用空间等) 下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。元启发式算法 (Meta-Heuristic Algorithms) 是启发式算法的改进，通常使用随机搜索技巧，可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。超启发式算法 (Hy
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