function P = dgraf( A ) %A为图的邻接矩阵 %P为图的可达矩阵 n=size(A,1); P=A; for i=2:n P=P+A^i; end P(P~=0)=1; P; end 4)应用举例: A=[0 1 1 1;1 0 1 1;1 1 0 1;1 1 10]; P=dgraf(A); P=[1 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 1]; matlab实现代...
则P(i,j)=max[G(i),G(j)]或P(i,j)=G(i)+G(j) Prewitt算子 Sobel算法是像素图像边缘检测中最重要的算子之一,在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生该...
%GA-PSO算法示例程序 %参数设置 numParticles=50;%粒子数量 maxIterations=100;%最大迭代次数 %初始化粒子群 particles=struct('position',[],'velocity',[],'pbest',[],'pbestCost',[],'gbest',[],'gbestCost',[]); fori=1:numParticles %初始化粒子位置和速度 particles(i).position=rand(1,...
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 节点个数 inputnum = size(p_train, 1); % 输入层节点数 hiddennum = 5; % 隐藏层节点数 outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数 %% 构建网络 net = newff(p_train, t...
G(2,1) = -y/((x-d)^2+y^2); G(2,2) = x/((x-d)^2+y^2); P = inv(G'/Q*G); gdop = sqrt(trace(P)); % m end ⛄ 运行结果 ⛄ 参考文献 [1] 罗双喜.多站交叉定位相对GDOP及其测向站分布问题研究[J].指挥控制与仿真, 2020, 42(2):5.DOI:CNKI:SUN:QBZH.0.2020-02-004...
1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) PSO优化过程: PSO优化前后,模型训练对比: 数据预测对比: 误差回归对比: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) LR = g1(1); NN1 = floor(g1(2)
20. Pbest_position=Position;%粒子的历史最优位置,初始值为粒子的起始位置,存储每个粒子的历史最优位置 21. Gbest_position=zeros(Dimension,1);%全局最优的那个粒子所在位置,初始值认为是第1个粒子 22. 23. for j=1:Size 24. Pos=Position(:,j);%取第j列,即第j个粒子的位置 ...
简介:除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。。
function[error] = BP_fit(gbest,input_num,hidden_num,output_num,net,inputn,outputn) %BP_fit 此函数为PSO的适应度函数 % gbest:最优粒子 % input_num:输入节点数目; % output_num:输出层节点数目; % hidden_num:隐含层节点数目; % net:网络; ...
【车间调度】基于matlab免疫遗传算法求解多目标生产调度问题【含Matlab源码 710期】,一、简介1免疫算法1.1免疫算法的基本步骤:(1)抗原识别。输入目标函数和各种约束作为免疫算法的抗原。(2)初始抗体生成。随机生成初始抗体种群。(3)亲和力计算。计算抗体的适应值。