matlab粒子群算法实例-搜答案-搜狗做题网

不同的算法使用不同的应用领域,哪有单纯说哪个更好的.

[r,c]=find(R==max(R(:)));检索R中最大元素所在的位置（行标r和列标c）thetap=theta(c(1));theta（）是自定义函数

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化

参照书籍工程优化设计与Matlab实现李万祥主编清华大学出版社2010.2月出版有源程序不过里面的M文件没有电子版得自己输精通MATLAB最优化计算这本书里也有

目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程

%不知道你具体的问题是什么,下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题,如果是一些大型的问题,需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化,希望对你有帮助functiony=fun(x)y=-20

优点：搜索速度快、效率高,算法简单,适合于实值型处理.缺点：对于离散的优化问题处理不佳,容易陷入局部最优

我有,给邮箱给你发过去再问：你发的哪个邮箱啊？发到380722670@qq.com这个邮箱吧！谢谢！！！！！

有目标函数就能直接计算适应值啊

初始化函数就是根据你的问题的维数,随机初始化多个0或者1就可以了,比如:a=rand();if(a>0.5)GA=1;elseGA=0;适应度函数要根据你自己的实际问题,抽象出一个数学模型得到要优化的

Y=abs(u2-U2)/abs(u2);

你所说的算法属于高级算法,一般建模中不会用到,倒是一些基础的编程需要巩固,如数值计算、画图等.再问：你说的我很喜欢看到啊，就是怕会用到，我编不出来的。再答：建模中，你可以扬长避短，采用自己想要的方法。

去PUDN下载

我文库中有详细注解的MATLAB粒子群算法程序,你只需改动目标函数和几个参数即可.希望对你有所帮助

我知道的是A*算法+二叉堆优化.我做的游戏中有用到寻路,我使用上面的方式实现的.地图是10*20,怪物采用的是跟随策略.感觉效率还不错这种方法是牺牲空间换的效率不知道地图是否是动态改变的呢?如果是的话

第一,算法规则简单,容易实现,在工程应用中比较广；第二,收敛速度快,且有很多措施可以避免陷入局部最优；第三,可调参数少,并且对于参数的选择已经有成熟的理论研究成果,见Eberhart的论文.

对粒子群的约束问题涉及的比较少.这儿摘抄下百度百科的内容：（1）罚函数法.罚函数的目的是将约束优化问题转化成无约束优化问题.（2）将粒子群的搜索范围都限制在条件约束簇内,即在可行解范围内寻优.第一种方

在神经网络实例30里面有详细介绍

我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗

可以参考一下这段代码%------给定初始化条件----------------------------------------------c1=1.8;%学习因子1c2=1.8;%学习因子2WMax