说明:PSO算法解决多目标背包问题 本文基于粒子群算法解决多目标背包问题,以背包的价值大和体积小为目标,约束条件是背包的重量
说明:用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,最小均方误差等算法的MSE的计算,解耦,恢复原信号,多目标跟踪的粒子滤波器,matlab开发工具箱中的支持向量机,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比。
说明:与理论分析结果相比,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,能量熵的计算,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,多目标跟踪的粒子滤波器,包含了阵列信号处理的常见算法。
说明:这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类,为了使得分类的数据更加准确,里面接着使用pso(粒子群算法)优化其中重要的参数,已达到学习到更好的学习模型的效果
说明:PSO粒子群算法解决VRP问题,代码数量较少,代码来源于一个阿拉伯网站。