Gbest = Pbest(index,:); Gdbest = mindis; end end gbest(gen)=Gdbest; gen=gen+1; end 16 4.本算法原理 基于GA-PSO(遗传算法-粒子群优化)混合优化算法的DVRP(车辆路径问题)问题求解是一种结合遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)两种智能优化算法的方法,用于解决复杂的组合优化问题
Gbest = Pbest(index,:); Gdbest = mindis;endend%存储此代最短距离gbest(gen)=Gdbest;%更新迭代次数gen=gen+1; end for i=1:length(Gbest)-1 if Gbest(i)==Gbest(i+1) Gbest(i)=0; end end Gbest(Gbest==0)=[]; Gbest=Gbest-1; p=num2str(Gbest(1)); %配送路径 for i=2:le...
若复原图像呈现出由算法中使用的离散傅里叶变换所引入的振铃,则我们在调用函数deconvblind值钱,通常要使用函数edgetaper。下面我们使用函数deconvblind估计PSF: I=imread('lajiao'.jpg'); PSF=fspecial('motion',10,30); Blurred=imfilter(I,PSF,'circ','conv') ; INITPSF=ones(size(PSF)); [J P]=deconvblind...
'; strrep(c1,'喜欢','不喜欢') c3 = {'abcdccd','efcacd','dcace'}; strrep(c3,'c','p') --- c4 = '我和你,他和她。'; strrep(c4,{'他';'她'},'Ta') % 分别将'他'和'她'替换为'Ta' ans = 2×1 cell 数组 {'我和你,Ta和她。'} {'我和你,他和Ta。
GGAP=0.95;%选择阶段,新群体大小与旧群体大小之间的比例 px=0.7; pm=0.01; trace=zeros(2,MAXGEN);%2*20的全零矩阵,用于记录每次迭代的最优解情况 FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1];%解码 %phen=bs2rv(trace,FieldD) Chrom=crtbp(NIND,PRECI);%依照种群规模和个体长度创建二进制编码初始种群(40*20的矩...
为了克服以上算法的不足, L.M.Gambardella和M.Dorigo提出了基于调节信息素挥发度的自适应蚁群算法[12]。相对基本蚁群算法的改进如下: (1)在每次循环结束后求出最优解,并将其保留。 (2)自适应地改变p值。当问题规模比较大时,由于信息量的挥发系数p的存在,使那些从未被搜索到的信息量会减小到接近于0,降低了算...
同时,它又不像其他进化算法那样对个体进行交叉、变异、选择等进化算子操作,而是将群体中的个体看作在l维搜索空间中没有质量和体积的粒子,每个粒子以一定的速度在解空间运动, 并向自身历史最佳位置P best和邻域历史最佳位置g best聚集, 实现对候选解的进化。粒子群算法具有很好的生物社会背景而易于理解,由于参数少而...
一、控件风格和外观 (1)BackgroundColor:设置控件背景颜色,使用[R G B]或颜色定义。 (2)CData:在控件上显示的真彩色图像,使用矩阵表示。 (3)ForegroundColor:文本颜色。 (4)String属性:控件上的文本,以及列表框和弹出菜单的选项。 (5)Visible:控件是否可见。
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...
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...