用一种粒子来模拟上述的鸟类个体,每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜索个体,粒子的当前位置即为对应优化问题的一个候选解,粒子的飞行过程即为该个体的搜索过程.粒子的飞行速度可根据粒子历史最优位置和种群历史最优位置进行动态调整.粒子仅具有两个属性:速度和位置,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。每个粒子单...
在本篇文章中,我们将介绍如何将遗传算法和粒子群算法结合起来,以实现更加高效和准确的优化过程。具体来说,我们将以python语言为基础,编写代码来实现这种结合。 1. 遗传算法 遗传算法是一种类似于进化过程的优化算法,它通过模拟生物进化过程来实现优化。基本思路是将问题的可行解按照一定的方式编码成染色体序列,然后通过...
这是用C++写的遗传算法,参考《智能算法 30案例分析 第2版》一书,包含TSP、LQR控制器、结合量子算法、多目标优化、粒子群等,由于原作为matlab程序,综合自己思路通过C++写出来,算是练习和开个大坑 - ZhenwuLiu/GeneticAlgorithm
这是用C++写的遗传算法,参考《智能算法 30案例分析 第2版》一书,包含TSP、LQR控制器、结合量子算法、多目标优化、粒子群等,由于原作为matlab程序,综合自己思路通过C++写出来,算是练习和开个大坑 - feengg/GeneticAlgorithm
这是用C++写的遗传算法,参考《智能算法 30案例分析 第2版》一书,包含TSP、LQR控制器、结合量子算法、多目标优化、粒子群等,由于原作为matlab程序,综合自己思路通过C++写出来,算是练习和开个大坑 - yaoxuejian/GeneticAlgorithm