GRNN的实现GRNN以RBF神经网络为基础发展而来。与RBF神经网络相比，GRNN更适合解决曲线拟合问题，并且速度更快。利用GRNN对运输系统的货运量进行预测。%%清空环境变量clear allnntwarn off;%%载入数据load data;%载入数据，并将数据分成训练和预测两类p_train=p(1:12,:);t_train=t(1:12,:);p_test=p(13,:);t_te

MATLAB神经网络工具箱为用户提供了丰富的函数接口，这些函数是进行神经网络仿真程序设计的基础工具，用户可以简单地将它们组合使用，也可以按照自己的构想修改神经网络的结构，甚至设计自定义的神经网络。神经网络的应用是非常广泛的，用户遍及各行各业。在神经网络的用户群中，存在大量不熟悉MATLAB程序设计和工具箱函数调用规则的用户。对于他们来说，很难迅速达到一个MATLAB程序开发者的水平，因此仅仅利用神

线性神经网络典型案例分析【例4-1】逻辑与有2个输入、1个输出，因此对应的线性网络有2个输入节点和1个输出节点，如图4-1所示。由于方程的个数超过了自变量的个数，因此方程没有精确解，只有近似解，用伪逆法可以求得权值向量的值。程序实现代码如下：>> P=[0,0,1,1;0,1,0,1]%输入向量P =00110101>> P=[ones(1,4);P]%包含偏置的输入向量

反馈神经网络（Recurrent Neural Network）是一种反馈动力学系统。在这种网络中，每个神经元将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，并且需要工作一段时间才能达到稳定。反馈神经网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性，其主要特性包括如下两点：第一，网络系统具有若干稳定状态，当网络从某一初始状态开始运动时，网络系统总可以收敛到某个稳定的平衡状态；第二，系统稳定的平衡状态可以通过

其实现的MATLAB代码如下：clear allglobal A D%定义全局变量%%导入城市位置数据load city_location%%计算城市之间的距离distance = dist(citys,citys’);%%初始化网络N = size(citys,1);A = 200;D = 100;U0 = 0.1;step = 0.0001;delta = 2 * rand(N,N) - 1;

】创建一个CPN网络，完成在已知一个人本星期应该完成的工作量和此人当时的思想情绪的情况下，对此人星期日下午的活动安排提出建议。按照一般情况，将工作量分为3个档次，即没有、有一些和很多，所对应的量化值分别为0、0.5和1；把思想情绪也分为3个水平，即低、一般和高，所对应的量化值分别为0、0.5和1。可选择的活动有5个，即看画报、购物、散步、吃饭和工作。工作量和思想情绪共有6种组合，这6种组合分别对应

1、外卖配送中与普通路径优化的区别（1）外卖配送中必须先取订单在进行配送，所以染色体是有序排列的（2）两点间的距离并不代表十几的距离（3）在进行交叉与变异时也只能运用特殊的方法（4）如有载货限制顾客-1，商家+1进行计算原始数据（1）第一列0为原点，1-5为商家 6-10为顾客（2）二三列为坐标（3）四五列为时间窗的开始与结束产生种群523410 18976如上，在产生种群时，商家1的订单对应客户

近年来，随着环境问题的日益突出，越来越多物流配送企业开始使用节能环保的电动物流车。 但是由于续航里程有限及充电设施布局不完善等问题，电动车并不能完全代替燃油车，所以大多物流企业目前主要采用电动车与燃油车混合配送的过渡模式。 与燃油车配送不同，由于电动车需途中进行充电，改变了原有配送系统的配置参数，并对配送时间窗产生影响；此外，实际配送过程中配送中心会在车辆离开后继续接收新的需求，导致配送系统的状态

时间窗定义4.1.1 时间窗定义时间窗约束的路径优化问题（VRPTW）是在传统的路径优化（VRP）基础上加入时间窗的约束，时间窗为客户对货物的到达时间必须在规定的 中内到达，其中 为客户 要求送达的最早时间， 为客户 要求送达的最迟时间。如果 与 的值为确定值，则为确定型时间窗，相反，如果 与 的值不确定，则为不确定型时间窗。在现实的运输问题中，很少有客户对于时间的要求是JST（Just In t

问题描述假设快递集散中心负责n个配送点的快递配送任务以及包装回收，每个配送点都配备了快递柜以及快递包装回收容器，配送点工作人员在负责快递柜的投放工作以及寄件服务的同时还负责废旧包装的打包工作。快递运输车辆从快递集散中心出发向配送点配发快件并收取配送点需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递运输车辆在完成配送任务后返回快递集散中心并卸载需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递集散中心负责将卸载的快件向上一级