遗传算法的基本步骤如下:1)在一定编码方案下,随机产生一个初始种群;
2)用相应的解码方法,将编码后的个体转换成问题空间的决策变量,并求得个体的适应值;
3)按照个体适应值的大小,从种群中选出适应值较大的一些个体构成交配池;
4)由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的个体进行操作,并形成新一代的种群;
5)反复执行步骤2-4,直至满足收敛判据为止。
用MATLAB编写了遗传算法程序,并给出完整代码,程序在matlabR2009中调试通过。
最后,通过一个实例说明其在函数优化中的应用。
2024/7/1 19:27:26 75KB MATLAB 遗传 多参数 GA
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该资源是matlab智能算法程序,经测试真实可靠。
2024/7/1 1:23:58 92KB 遗传算法 LQR 控制器
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大地电磁测深法的粒子群反演算法程序,一维,子群算法粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization),缩写为PSO,是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。
2024/6/29 20:39:39 97KB MT PSO 大地电磁 粒子群
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(1)本案例提一般码垛包常用解决方案,根据不同产品尺寸(长宽高)、托盘固定尺寸(10001000150)等(产品类型与计划数量)等采用整除和取余计算出堆垛位置数据计算方式(2)使用POS{X,Y,Z}数据类型对位置数据进行补偿,避免因场地有规律的倾斜问题(3)提供码垛对接信号IO表、规划与实现等(4)提供技术参考手册--RAPID指令、函数和数据类型便于编程
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采用遗传算法实现pid参数的优化,
2024/6/22 17:48:49 2KB .m matlab
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利用2DPCA进行图像的降维处理,有PCA所不具备的保持图像几何特征的性质。
同时,运算速度也比PCA快。
经过2DPCA线性降维器降维后,方便进行分类识别。
代码是matlab编程
2024/6/14 16:06:04 3KB 2DPCA matlab
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最大匹配matlab算法程序,直接输入矩阵信息,输出最大匹配方案
2024/5/24 9:42:40 4KB 最大匹配
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MUSIC算法应用于DOA估计的超分辨算法多重信号旋转子空间不变算法波达方向估计最经典的算法
2024/5/23 14:37:21 3KB 阵列信号 MUSIC算法
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51单片机PID算法程序由51单片机组成的数字控制系统控制中,PID控制器是通过PID控制算法实现的。
51单片机通过AD对信号进行采集,变成数字信号,再在单片机中通过算法实现PID运算,再通过DA把控制量反馈回控制源。
从而实现对系统的伺服控制。
2024/5/10 19:48:24 58KB PID算法程序
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基础天文标准库(StandardsOfFundamentalAstronomy,SOFA)是IAU赞助的项目,旨在为天文计算提供权威有效的算法程序和常数数值。
1994年的IAU大会上,IAU天文标准工作组提出了创立SOFA的提案。
1997年,SOFA评审委员会正式创立,并设置了发布代码的SOFA中心,有利于推动天文学和空间大地测量学的研究,使人们把主要精力集中到创新性的研究中去而不会浪费在重复编程中
2024/5/5 16:32:56 1.3MB 天体测量
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡