该算法需要保存两个量： (1).支配个数np。该量是在可行解空间中可以支配个体p的所有个体的数量。 (2).被支配个体集合SP。该量是可行解空间中所有被个体p支配的个体组成的集合。...matlab代码： （注意PopObj填入的多目标的函数值，如果有两个目标，100个个体，那么就是100*2的矩阵，nSort是前沿面的编号） MATLAB function [FrontNO,MaxFNO
[ [1 4 3], [2 0 5], [3 2 2]] python 解决方案中，用到的是scipy.optimize.linear_sum_assignment(cost_matrix) 代码实现
大家可以在Matlab下实验下。。。。。。...% Most shining national wind//最炫民族风 on Matlab % The Modification is from "canon", not by me fs = 44100
) 3、MATLAB仿真实例 3.1 遗传算法求解一元函数的极值 3.2 遗传算法求解旅行商问题（TSP） 4、遗传算法的特点 1、遗传算法流程 遗传算法的运算流程如下图所示： 具体步骤如下： （...3、MATLAB仿真实例 3.1 遗传算法求解一元函数的极值 例 2.1 用标准遗传算法求函数\(f (x) = x+10\sin(5x)+7\cos(4x)\) 的最大值，其中 \(x\) 的取值范围为...MATLAB 源程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%标准遗传算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化参数%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear...优化后的路径以及其适应度进化曲线如下图所示： MATLAB 源程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%遗传算法解决 TSP 问题%%%%%%%%%%%%%%% clear all; %清除所有变量...特别是对一些只有代码概念而无数值概念或很难有数值概念的优化问题，编码处理方式更显示出了其独特的优越性。 （2）遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。
2.3算法流程图： ? 三、遗传算法的改进 遗传算法对全局最优解具有强大的搜索能力，但标准遗传算法的局部能力搜索能力相对较差，且容易较早的收敛。...可以看到，大约在11代的时候就能找到最优解，可见遗传算法的强大之处。 ? 注：实现代码见文末 五、遗传算法的应用实例二：解决TSP问题 当然，寻找函数的极值还是不能凸显出遗传算法的强大之处。...寻找函数的极值源代码 clc,clear N = 50; L = 20; pc =0.8; pm =0.1; g =100; xs =20; xx =0; f = round(rand(N,L)); for...TSP问题源代码 clc,clear %导入数据 aa = readmatrix('TSP数据-2.csv'); sj = aa([1:129],[3,4]); dl =[sj(1,1),sj(1,2)...参考资料： [1] 司守奎《数学建模算法与程序》 [2] 姜启源，谢金星，叶俊《数学建模》 [3] 包子阳，余继周《智能优化算法及其MATLAB实例》 封面图片：由 Arek Socha 在Pixabay
最近有人咨询了PSO优化模糊控制论域的问题，正好简单介绍一下粒子群算法。 1、粒子群算法 粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。...也就是既要计算量小（速度快），也要准确（精度高），这就是智能算法的来源了，一般的智能算法基本上都是这样的，在很大的搜索空间上，即保证了速度快，也能比较好的找到最优解。...再来看看粒子群算法（也称PSO算法），也是一种进化算法，模拟生物群体的觅食行为，是一种群体智能算法，类似的算法想遗传算法，模拟退火算法等等。...粒子群算法相对于其他算法来说还是有很多优点的，典型的就是计算速度很快，在每次迭代时，所有粒子同时迭代，是一种并行计算方式，而且粒子的更新方式简单，朝着一个优秀解方向更新。...限制速度的范围，比如需要设置一个最大速度，防止更新过快； 关于c1与c2，这两个参数代表学习因子，决定跟随历史优秀解的能力； 关于粒子数与迭代次数，粒子数一般50-100，迭代次数视问题而定了； ---- 3、Matlab
\(v_{max}\) 3.5 停止准则 3.6 邻域结构的设定 3.7 边界条件处理策略 4、MATLAB仿真实例 4.1 粒子群算法求解n元函数极值 粒子群算法求解n元函数极值问题MATLAB源程序...4.2 粒子群算法求解二元函数的极值 粒子群算法求解二元函数极值问题MATLAB源程序 5、粒子群算法的特点 6、其他种类的粒子群算法 6.1 标准粒子群算法 6.2 压缩因子粒子群算法 6.3 离散粒子群算法...粒子群算法求解n元函数极值问题MATLAB源程序 %%%%%%%%%%%%%%粒子群算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%...粒子群算法求解二元函数极值问题MATLAB源程序 %%%%%%%%%%%%%%粒子群算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%...往期相关博客： 1、蚁群算法小结及算法实例（附Matlab代码） 2、遗传算法小结及算法实例（附Matlab代码） 3、免疫算法小结及算法实例（附Matlab代码） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
经典遗传算法及简单实例（MATLAB） 1. 遗传算法简单介绍 1.1 理论基础 1.2 算法要点 1.1 编码 1.2 适应度函数 1.3 基本流程 2....代码实例（MATLAB） 2.1 代码汇总 2.1 初始化种群 2.2 计算适应度 2.3 迭代终止判断 2.4 自然选择（轮盘赌法） 2.5 配对交叉（单点） 2.6 变异（基本位变异） 2.7...遗传算法简单介绍 1.1 理论基础 整个算法的基础就是达尔文的生物进化论，“物竞天择，适者生存” 这句话已经是常识了。...代码实例（MATLAB） 2.1 代码汇总 遗传算法代码（通用代码）： function [bestChromosome,fitnessBest]=GA(numOfChromosome,numOfGene...多次这行代码，发现结果可以不同，如下： 虽然结果不尽相同，但都接近最优解128，这是遗传算法本身的局限，不一定能获得最优解。
图1 爬山算法搜索极大值动态演示 没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。...是的，以上的开场白也说明了爬山算法的优缺点，爬山算法可以很好地求解局域(当地)极大或极小值，但并不能求解全局(全世界)最大或最小值。 爬山算法是一种采用启发式搜索方式来完成局域优化的智能算法。...爬山算法描述如下：对于目标函数f(x)，随意选择定义域范围内的一个节点作为起始节点，计算当前的节点与周围的近邻节点的函数值f(x')，并进行比较。...图2 爬山法搜索状态图 基于以上思想，完成求解f(x,y) = 1/(x^2+y^2+pi)的爬山法求极大值源代码。...源代码： clc;close all; format long; % 定义目标函数 fun = @(x,y) 1.
clc; clear; f = inline('2.4-(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) +...
clc; clear; f = inline('20 + x.^2 + y.^2 -10*(cos(2*pi*x) + cos(2*pi*y))'); x = ...
目录 一、遗传算法概述 二、遗传算法的特点和应用 三、遗传算法的基本流程及实现技术 3.1 遗传算法的基本流程 3.2 遗传算法的实现技术 1.编码 2.适应度函数 3.选择算子 4.交叉算子 5.变异算子...6.运行参数 四、遗传算法的基本原理 4.1 模式定理 4.2 积木块假设 五、遗传算法编程实例（MATLAB） ---- 一、遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm...该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 二、遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点： 1....模式定理不仅说明基因块的样本呈指数增长，也说明用遗传算法寻求最优样本的可能性，但它并未指出遗传算法一定能够寻求到最优解，积木块假设说明了遗传算法的寻找最优解的能力。...五、遗传算法编程实例（MATLAB） https://github.com/strawberry-magic-pocket/Genetic-Algorithm.git 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
download/joekepler/10590751 ========================分割===================================== 本人最近研究NSGA2算法...，网上有很多示例代码，但是基本没有注释，代码看起来很头疼，因此我最近把整个代码研读了一遍，并做上中文注释，希望可以帮助到一些和我一样的初学者们。...贴出代码之前，首先介绍一下NSGA2遗传算法的流程图：流程图中我把每个详细的步骤用号码标出来，对应下文的代码部分。...parent_chromosome = tournament_selection(chromosome, pool, tour);%竞标赛选择适合繁殖的父代 mu = 20;%交叉和变异算法的分布指数...，变异算法选择的是多项式变异， 算法的具体过程大家可以在网上查阅一下 8 生成新的种群（精英策略） function f = replace_chromosome(intermediate_chromosome
cgma=zeros(size(A)); cgma(1,1)=theta1; cgma(2,2)=theta2; -(N_vector*cgma*M_vector') N_vector*cgma 早期的代码备份
plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,
概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法，对比于树的遍历搜索，需要考虑到的问题是：同一个节点的重复访问，所以需要对于已经访问过的节点进行标记。...算法伪码： function AStar_Routing(Gragh(V,E),src,dst) create vertex List openList create vertex List closeList
)分类算法。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小； 主要考虑因素：距离与相似度的； 二、举例说明 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx...ascend'); len = min(k,length(B)); relustLabel = mode(labels(IX(1:len))); end Obj.m 目标函数，返回值为标签预测错误率 MATLAB
Neville算法MATLAB实现 初始值 计算表格 计算结果 算法伪代码 代码实现 x_input=[1.0,1.3,1.6,1.9,2.2]; neville(x_input,1.5,10^(-2)
NSGA-Ⅱ NSGA-Ⅱ是基于遗传算法，引入快速非支配排序方法、拥挤度计算和精英策略的多目标优化计算方法。...伪代码如下： 拥挤度计算：拥挤度计算是用于表现同一非支配等级个体之间的距离，在算法中使用是为了保证种群个体的多样性，避免陷入局部最优解。...具体伪代码如下： 选择策略：模拟生物进化过程中优胜劣汰，采用的二进制竞标赛选择策略，首先随机选择两个个体进行比较，胜的留下来。...二进制交叉策略公式： 精英保留策略：是将父代种群和生成子代种群一起进行比较，比较策略与选择策略时相同，从而将最优的个体保留到子代种群中去，可以加快优化算法的迭代，避免陷入局部最优解。 4....以下为完整代码：
5 心得体会 20 6 参考文献 21 有毕设徐秋，Canny算法改进，见这篇基于双边滤波的改进型Canny算法边缘检测冠状动脉CT图像 Canny算法 从表面效果上来讲，Canny算法是对Sobel...非极大值抑制是Canny算法最重要的思想，它不像其他的算子仅仅利用了梯度值的大小，还利用了梯度值的方向，这也是Canny算法求出的边缘具有无方向性，任意方向的边缘检测效果都很好的原因。...Canny算法完成后图像还是一个double型的灰度图，首先得转为一个uint8类型的灰度图。...给k设置个滑动条就非常有效果，看下边这个动图（滑动条mycanny为字写，对照函数是matlab自带），砍你算法名不虚传，一个打所有： Canny算法因为本身的边缘检测能力最强，所以可以通过控制边缘阈值达到其他模板算子的效果...下边到了大家最开心的贴代码环节，两个函数myCanny.m（主体），traverse.m（第4步连接边缘递归用到的）。 都好好写注释了的，有帮助记得双击么么哒。
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