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东北大学:《MATLAB语言与现代科学运算》课程教学资源(PPT课件)第十章 数学问题的非传统解法
文档格式:PPT 文档大小:5.37MB 文档页数:266
第10章数学问题的非传统解法 一、集合论、模糊集与模糊推理 二、粗糙集理论与应用 三、人工神经网络及其在数据拟合中的应用 四、进化算法及其在最优化问题中的应用 五、小波变换及其在数据处理中的应用 六、分数阶微积分学问题求解及应用
《运筹学与最优化方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十章 智能优化计算简介
文档格式:PPT 文档大小:957KB 文档页数:119
本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍,以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法(simulated annealing,SA) 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略
基于正逆序策略求解Job Shop的遗传调度算法
文档格式:PDF 文档大小:399.44KB 文档页数:7
针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法.由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性.算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式.Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果
高等学校计算机专业教材:《离散数学》课程PPT课件_第九章 树与平面图
文档格式:PPT 文档大小:96KB 文档页数:7
树是一类结构较为简单的图,是用途极 为广泛的离散数学模型,特别是二叉树, 它在计算机科学中用得最多.因此在学习 时应很好地掌握好诸如树的充要条件、 生成树、最优生成树、根树、树的各种 算法、及二叉树的访问次序等内容.平面 图是实际背景很强的一类图,能用本章 介绍的方法判断一个图是否为平面图
人民邮电出版社:《离散数学》第九章 树与平面图(刘贵龙)
文档格式:PPT 文档大小:96KB 文档页数:7
树是一类结构较为简单的图,是用途极 为广泛的离散数学模型,特别是二叉树, 它在计算机科学中用得最多.因此在学习 时应很好地掌握好诸如树的充要条件、 生成树、最优生成树、根树、树的各种 算法、及二叉树的访问次序等内容.平面 图是实际背景很强的一类图,能用本章 介绍的方法判断一个图是否为平面图
等参数图的最大与最小距离树对及其在电网络分析中的应用
文档格式:PDF 文档大小:583.95KB 文档页数:7
本文推广了线图的树对及其距离的概念,提出了等参数图及其树对和树对之距离的概念。给出了等参数图中任一树对为一最大(或最小)距离树对的充分必要条件和相应的算法,讨论了等参数图中最大与最小距离树对在电网络分析中的应用,给出了网络图主划分算法1的对偶算法和电网络的最优调和分解算法
一种基于差分进化的正弦余弦算法
文档格式:PDF 文档大小:932.43KB 文档页数:12
正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法,利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度,提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法,最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能
基于模糊多目标优化算法的矿山配矿优化
文档格式:PDF 文档大小:373.72KB 文档页数:5
从多目标配矿的复杂性出发,提出具有模糊性的多目标配矿问题,并设计出了基于管理者语言偏好和决策者满意度的模糊优化算法,该算法从最优性模型和重要性模型两方面进行改进.最后通过具体矿山实例对算法进行实现研究,根据实际配矿目标的各种要求,从算法的有效性、灵活性和灵敏性等特性进行分析
变量矩阵算法及一类曲线最佳拟合问题的解
文档格式:PDF 文档大小:399.85KB 文档页数:5
讨论1种对无约束目标函数采用变量矩阵算法求解最优值的方法,变量矩阵算法的特点是利用矩阵迭代计算,收敛速度快,过程较稳定.对于一类可逼近模拟曲线的最佳拟合,可以迭代出符合要求的参数值.作为较典型的应用实例。设计1种幅度均衡器.通过迭代搜索找出满足衰耗误差的元件值,说明曲线拟合达到了预期的效果
深圳大学管理学院:《运筹学与最优化方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 智能优化计算
文档格式:PPT 文档大小:957KB 文档页数:121
本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍,以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略
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