说明：应用背景得到更有效的方案，为网络路由设计VLSI物理设计中，一种新的混合算法是蚁群算法和禁忌搜索算法提高网络路由设计方案在VLSI物理设计相结合，提出了。通过考虑不同的结构特性，如两终端，多终端的模式，多层次、无网格布线是引入适当的参数匹配，可以通过计算机实验得到了。结果表明，新的算法可以避免低收敛...
说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...
说明：使用遗传算法对电池soc估计.ＲBF 神经网络法有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和记忆能力，且学习规则简单、学习能力强大，便于计算机实现。但如何合理确定网络的结构和参数，目前尚未有系统的规律可循，网络的逼近性能因此受到影响。GA 借鉴了自然界遗传中适者生存法则，在...
说明：蛙跳算法程序，蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。蛙跳算法的思想是：在一片湿地中生活着一群青蛙。湿地内离散的分布着许多石头，青蛙通过寻找不同的石头进行跳跃去找到食物较多的地方。每只青蛙个体之间通过文化的交流实现信息的交换。每只青蛙都具有自己的文...
说明：DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向...
说明：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。
说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...
说明：适合学习多目标优化算法的好例子，完美运行，粒子群算法 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题，每个目标不可能都同时达到最优，必须各有权重。但是，究竟要怎样分配这样的权重，这已经成为人们研究的热点问题。同时，根据生物进化论发展起来的遗传算法，也得到了人们的关注。将这两者结合起来，能够利...
说明：遗传算法是一种基于生物进化理论的全局搜索优化方法。传统的遗传算法在理论上已形成了一套较为完善的算法体系并在许多问题中都有了成功的应用，本文研究了遗传算法的基本原理及运算过程，并利用基本遗传算法非线性系统进行PID控制器参数优化，经过仿真发现自适应遗传算法具有更好的动态特性和控制效果，证明了该算法的有...