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人工智能领域全新的研究结果

于 2023-08-13 发布 文件大小:1.27 MB
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人工智能领域全新的研究结果-new areas of artificial intelligence research

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    用蚁群算法求解tsp问题。。。matlab编写。附有城市坐标用于检验。-Tsp with ant colony algorithm for solving the problem. . . matlab prepared. Coordinate with the city for inspection.
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    粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域-Particle Swarm Optimization (PSO) is an evolutionary technology (evolutionary computation). Predatory birds originated from the research PSO with similar genetic algorithm is based on iterative optimization tools. Initialize the system for a group of random solutions, through iterative search for the optimal values. However, there is no genetic algorithm with the cross- (crossover) and the variation (mutation). But particles in the solution space following the optimal particle search. The steps detailed chapter on the future of genetic algorithm, the advantages of PSO is simple and easy to achieve without many parameters need to be adjusted. Now it has been widely used function optimization, neural networks, fuzzy systems control and ot
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    神经网络中的竞争网络聚类-neural network competition in the network clustering
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    本文讨论的问题主要涉及货运的配载,而货运配载的目标是实现车与货的高效匹配, 降低空载率以减少货物运输过程中因此而造成的经济损失。货运配载问题涉及两方面的 内容:车辆利用和货物装载。本文主要从这两个角度角度来分析解决问题。 对于问题1,我们首先通过分析复杂的变量及他们之间的关系,建立规划模型。为 了求解这个模型,我们进行了一系列的简化,使得模型求解切实可行。求得较优的方案, 而且各辆车均匀负担。该方案的总费用为4877.2。 对于问题2,我们在模型1 的基础上进行了改进采用类似的方法求解。也得到了较 优的方案,其总费用为4484。该方案中只用了4 辆车,节省很大的成本。同时指出了模 型求解的关键困难所在,给出了新的思路。 问题3 的思考中,提出了利用图论的有关思想。 在文章的最后,我们针对所建的模型进行了分析,并提出了新的解题思想。对模型 进行了进一步扩展。 关键词:货物配载 运输 组合优化-err
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