用學習因子異步變化的粒子群優化算法求解無約束優化問題
標簽： 粒子群優化 智能算法
上傳時間： 2016-10-24
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模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了收斂速度，提高了圖像的分割精度。
標簽： 粒子群 模糊 均值聚類 圖像分割
上傳時間： 2013-10-25
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粒子群(PSO)路徑規劃。這個是一個局部路徑規劃，用了深度優先搜索算法，可以走出“陷阱”。
標簽： PSO 路徑規劃 粒子群 局部
上傳時間： 2014-01-26
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很實用的群優化智能算法，計算粒子群算法的源代碼，所需優化的目標函數命名為fitness即可。
標簽： 智能算法
上傳時間： 2017-07-02
上傳用戶：zm7516678
該代碼目的是要用PSO粒子群優化算法來解決TSP旅行商問題，可以動態變化
標簽： 粒子群優化 旅行商問題
上傳時間： 2018-05-23
上傳用戶：zhaoliangseu
這是力氣群算法解決實際問題，與布谷鳥算法做了一個 比較，看著還行
標簽： 粒子群 算法
上傳時間： 2018-06-02
上傳用戶：batcoder
針對基本蟻群算法在機器人路徑規劃問題中容易陷入局部最優的問題，提出了一種改進的蟻群算法，利用遺傳算法加入了變異因子使最優路徑產生變異，從而降低了蟻群算法陷入局部極小的可能性，同時改善了基本蟻群算法不收斂或收斂速度比較慢的缺點，加快了收斂速度，增加了最優解的多樣性。
標簽： 變異 蟻群算法 機器人 路徑規劃
上傳時間： 2013-11-11
上傳用戶：zuozuo1215
傳統的PID控制對于控制模型不確定并具有非線性特性的對象時，存在參數難以整定、控制效果不好的缺點，文中提出了一種基于蟻群算法的PID調節算法，即利用蟻群算法動態調節PID的參數，實現對配料系統的控制，通過實驗仿真的方式證明了該方法具有良好的控制效果及適應性。
標簽： PID 蟻群算法 控制器 應用研究
上傳時間： 2013-10-09
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蟻群算法的理論與應用
標簽： 蟻群算法
上傳時間： 2013-11-23
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用蟻群算法實現自動化倉庫路徑優化
標簽： 蟻群算法 自動化 倉庫 路徑
上傳時間： 2014-03-11
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