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粒子群算法计算最短路径
- 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算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编
蚁群算法
- 蚁群算法/ 蚁群算法/Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url 蚁群算法/一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.pdf 蚁群算法/使用帮助：新手必看.htm 蚁群算法/基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的最短路径问题研究.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的完全遍历路径规划研究.PDF 蚁群算法/用蚂蚁算法和模拟退火
123tsp
- 粒子群优化算法求解车辆路径问题，对初学者来说，是很有帮助的。-Particle Swarm Optimization for vehicle routing problem, for beginners, it is very helpful.
MATLABoptimization
- matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显式最速下降法， Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法 G－N法 修正G－N法 L－M法
PathPlanningforMobileRobotsBasedontheNeuralNetwork
- ：针对移动机器人传统路径规划算法效率不高，寻优能力差等问题，提出一种基 于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法．该方法利用神经网 络实现大量的并行和分布计算，发挥PSO简单、容易实现的优点，提高了路径规划的计 算效率和可靠性．仿真结果表明，这种新路径规划方法是可行且有效的．-The quality and eficiency of calculation is the two puzzling problems in the tradi— tional algo
Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是 理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。 -
采用粒子群算法，有效解决车辆路径优化问题
- VRP的实现，采用粒子群算法，有效解决车辆路径优化问题-VRP realization using particle swarm effective solution to the VRP
Vehicle-path-planning-problem
- 车辆路径规划问题的粒子群算法，优化后的PSO，MATLAB源码-Vehicle path planning problem of particle swarm algorithm, optimized PSO, MATLAB source
Particle_Swarm_VRP
- 粒子群算法求解车辆路径优化问题，有需要的可以参考一下-PSO for Vehicle Routing Problem
pso
- 经典的粒子群优化算法，可用于路径规划中的寻优-pso suanfa
guangpan
- Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法 G－N法 修正G－N法 L－M法 线性规划 单纯形法 修正单纯形法 大M法 变量有界单纯形法 整数规划 割平面法 分支定界法 0-1规划 二次规划 拉格朗曰法 起作用集算法 路径跟踪法 粒子群优化算法 基本粒子群算法 带压缩因子的粒子群算法 权重改进的粒子群算法 线性递减权重法 自适应权重法 随机权重法 变学习因子的粒子群算法 同步变化的学习因子 异步变化的学习因子 二阶粒子群算法 二阶振荡粒子群算法-radien
pos
- 改进后的粒子群算法，可用于求解规划问题，路径问题和相关多目标组合优化问题-The improved particle swarm optimization (pso) algorithm, can be used to solve the planning problem, the routing problem and the relevant multi-objective combinatorial optimization problem
BPSO
- 变邻域，含变惯性权重策略的自适应离散粒子群算法，完美运行，适应函数是多式联运路径优化实例计算-Variable Neighborhood, Adaptive Discrete Particle Swarm Variable inertia weight strategy perfectly, fitness function is multimodal path optimization calculation examples
PSO-TSP
- 利用粒子群优化算法求解100个城市的路径优化问题(Particle swarm optimization algorithm is used to solve the routing problem of 100 cities)
13_粒子群
- 航迹规划是无人机执行侦察和作战任务中的关键技术，规划算法的性能直接影响着航迹规划的质量。针对航迹规划最优性和实时性问题，提出一种惯性权值" 阶梯式" 调整策略与跳出局部最优解策略相结合的改进粒子群无人机航迹规划算法。(Route planning is the key technology for UAV to perform reconnaissance and combat tasks, and the performance of planning algorithm
多目标粒子群算法
- 计算最短路径,应用混合粒子群算法，可更改(Computing the shortest path, using hybrid particle swarm optimization, can be changed)
针对自治水下机器人的路径规划问题进行了研究
- 针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法(The path planning problem of autonomous underwater vehicle (AUV) is studied. According to the fuzzy control rules, a fuzzy path planning algorithm based on particle swarm optimization (PS
pso_pathplanning
- 通过粒子群优化算法，通过栅格法实现移动机器人路径规划(Path Planning of Mobile Robot Based on Particle Swarm Optimization and Grid Method)
栅格法路径规划
- 利用差分进化和粒子群优化算法在栅格地图中寻找最优路径(Using Differential Evolution and Particle Swarm Optimization to Find the Optimal Path in Raster Map)
粒子群算法
- 粒子群算法在机器人路径规划上的应用，基于粒子群算法的避障优化程序(Application of particle swarm optimization in robot path planning)