基于蚁群算法的三维路径规划算法以及蚁群算法的优化计算——TSP优化（Matlab代码实现）
1 概述1.1简介当前社会, 很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形, 快速、准确的规划出三维路径, 在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法, 大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法, 大多运算算法复杂、需要很大的存储空间, 同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。本文在已有三维山地地图的基础上, 采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示, 基于改进蚁群算....
基于轨迹优化的自动驾驶汽车跟随自行车模型动力学控制（Matlab代码实现）
1 概述本次使用轨迹优化技术来控制汽车。假设汽车遵循自行车模型的动力学。为了实现稳定和安全的跟踪，我们使用了离散时间模型预测控制。一个离散的比例控制器（基于定义为偏离赛道中心线的函数的误差）用于生成我们的赛车将遵循的近似轨迹。复制或下载此存储库后，在系统上打开MATLAB并运行main.m。2 运行结果3 参考文献[1]李晓芳,何俊.智能自动驾驶汽车的轨迹优化[J].价值工程,2017,36(2....
人工蜂群优化及其在资源管理中的应用（Matlab代码实现）
摘要人工蜂群算法是一种新型的元启发式搜索算法，其实现机理是通过模拟蜂群采蜜过程中体现出的智能行为来实现对问题的求解。由于人工蜂群算法具有简单、灵活、鲁棒性等特点，因此它在数值函数优化、整数规划、组合优化、多目标优化、人工神经网络训练和图像处理等领域有着广泛应用并取得了较好的研究成果。然而，人工蜂群算法作为一种新型算法，其算法模型尚不成熟，在求解NP-Hard的离散域优化问题上的研究尚处于初步阶段....
投资组合优化的人工蜂群算法（Matlab代码实现）
摘要投资组合优化问题作为现代金融学的一个核心课题，主要研究如何在不确定情况下对金融资产进行合理配置与选择，从而实现收益率最大化与风险最小化间的均衡。1952年，美国经济学家HarryM.Markowitz在《TheJournalofFinance》杂志上发表了“PortfolioSelection”一文，首次使用证券收益方差度量风险，提出了均值-方差投资组合选择理论，被学术界公认为开创了现代投资....
基于混合生物地理学的优化萤火虫算法研究（Matlab代码实现）
摘要针对传统多目标算法在应用中解决多目标优化问题时存在的Pareto前沿收敛不好、解集均匀性差等问题,文章通过实例对混合生物地理学算法（HBBO）进行研究和综合分析,将其与优化萤火虫算法相互结合来求解多目标优化的问题。✨⚡运行结果⚡✨♨️Matlab代码♨️%% Making Things Ready clc; clear; warning('off'); %% Music Signal L....
改进花朵授粉算法的无线传感器网络部署优化（Matlab代码实现）
摘要针对监测区域内含有障碍物的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSNs)异构节点部署优化问题，在花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm，FPA)的基础之上，提出了一种改进的 花朵授粉算法(Improved Flower Pollination Algorithm，IFPA)用于改善原有算法收敛速度慢、精度不够高的不足。设计非线性收....
【VRP问题】基于企鹅优化算法求解冷链配送物流车辆调度优化研究（Matlab代码实现）
1 概述在互联网的带动下，农产品冷链物流需求越来越大，而成本一直是制约冷链牧流发展的关键因素，如何有效降低冷链物流成本成为国家、企业和消费者共同关注的热点话题。与此同时，冷链物流市场的扩大以及消费者对服务品质的要求提升促使企业不得不提升自身服务质量，提高满意度来增加顾客黏性，在竞争激烈的场中占据一席之地。因此，本文的研究旨在通过合理的车辆调度和路径优化，在保证满意度处于高水平的情况下，使综合成本....
基于复合粒子群优化的模糊神经预测控制的研究（Matlab代码实现）
摘要在20世纪90年代初产生了模拟自然生物群体行为的优化技术, 称为群体智能。群体智能主要包括Dorigo于1992年提出的蚁群算法、Eberhart与Kennedy于1995年提出的粒子群优化 (Particl Swarm Optimization, PSO) 算法.其中粒子群优化算法的基本思想是模拟鸟群飞行觅食的行为, 通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单、易实....
【路径优化】基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题（Matlab代码实现）
1 概述旅行商问题是一个典型的NP - Hard 问题.由于经典算法在解决较大规模的组合或高度非线性优化问题的效率低下.近年来,许多解决旅行商的元启发式的算法被提出来,主要有神经网络(Neural Network)、模拟退火（ Simulated An-nealing, SA)、遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,....
结合邻域连接法的蚁群优化（NACO）求解TSP问题（Matlab代码实现）
1 概述旅行推销员问题（TSP）是运筹学、数学优化和理论计算领域的经典算法问题。推销员必须绕过最短路线并返回起点，访问一定数量的地方。精确算法和启发式算法都用于求解 TSP.旨在获得具有因子复杂性的精确解的精确算法被归类为 NP-Complete。启发式方法的解决方案要么基于优化问题。这些算法的复杂性小于确切的算法。因此，它在更少的时间和空间内给出解决方案，并在近似解决方案足以解决问题的情况下使....
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