智能优化算法

人工蚂蚁算法

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [x,y, minvalue] = AA(func)

% Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic;

subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func);

title([func, ' Function']); %初始化各参数

Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数

step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100;

Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2;

%初始化蚂蚁位置

for i=1:Ant

人工蚂蚁算法

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [x,y, minvalue] = AA(func)

% Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic;

subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func);

title([func, ' Function']); %初始化各参数

Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数

step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100;

Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2;

%初始化蚂蚁位置

for i=1:Ant

智能优化方法作业

PSO算法实验报告

课程名称： 智能优化方法 作者姓名： 专 业： 控制工程

目录

第一章 问题描述 ...................................................................................... 1 第二章 算法设计 ...................................................................................... 1

2.1解及目标函数的表达................................................................................ 1

2.1.1种群的编码............................................................................

一、题目

基于粒子算法的控制器优化设计

二、指导思想和目的要求

1、利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力； 2、锻炼学生的科研工作能力和培养学生的团结合作攻关能力；

三、主要技术指标

1、熟悉掌握粒子群算法的基本原理； 2．对PID控制进行优化设计；

摘 要

粒子群算法是一种基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。

PID参数的寻优方法有很多种，各种方法都有各自的特点，应按照实际系统的特点选择适当的方法。本文主要研究基于粒子群算法的PID控制系统参数优化设计方法，主要工作如下：其一，选择被控对象，本文选取的控制对象为不稳定系统的传递函数，对控制系统进行仿真，并对结果进行分析。其二，根据粒子群算法的特点，设置算法中的相应参数，对PID的kp、ki、kd进行优化；其三，采用Simulink对优化后的控制系统进行仿真，得到系统优化后的响应曲线。通过对结果分析可知，将粒子群算法应用于PID参数优化设计是完全可行的。

关键词：PID控制，粒子群算法，优化设计，Si

广西工学院2008届毕业设计论文

摘 要

供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。

本文对供货小车路径优化问题进行研究，提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先，建立了供货小车路径优化问题的数学模型，介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法，并考虑单行道的约束，利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径，从而将问题转化为TSP问题，利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线，并且以柳州市某区域道路为实验，然后仿真，结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进，再对同一个供货小车路径网进行实验仿真，分析仿真结果，表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。

关键字:路径优化 遗传算法 Floyd算法

1

广西工学院2008届毕业设计论文

Abstract

The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance eco

非诚勿扰男女最优组合

摘要：本文主要内容为寻求最大权匹配问题，即利用图论的最大权匹配知识，为非诚勿扰节目中的男女嘉宾进行最优组合。本文将其转化为二部图寻找最大权匹配的问题。 关键词：非诚勿扰，最大权匹配

1、问题描述

《非诚勿扰》是中国江苏卫视制作的一档大型生活服务类节目。 每期节目大部分都是5位男嘉宾，24位女嘉宾，女生有“爆灯”权利。首先男嘉宾选择心动女生，女嘉宾在“爱之初体验”根据第一印象选择是否留灯；然后在“爱之再判断”了解男嘉宾的一些基本情况，比如爱好、情感经历等；接下来在“爱之终决选”通过男嘉宾亲人或朋友的情况了解男嘉宾，做出最后的决定，如果有女生留灯的话就进入“男生权利”，男生做出最后选择，如果没有女生留灯则只能遗憾离场。

2、模型建立

通过观看20150124期节目，这期节目只有4位男嘉宾，然后在整个节目男女嘉宾交流过程中4号、19号、22号、23号女嘉宾都没有发过言，没有了解到这四位女嘉宾的基本情况以及对男嘉宾的要

求，所以在本次模型建立过程中没有考虑这四位女嘉宾。

经过上述分析，本期产生了4位男嘉宾和20位女嘉宾的可能匹配，我们将这4位男嘉宾和20位女嘉宾划分为X部和Y部，男生为X1，X2，X3，X4，女生

非诚勿扰男女最优组合

摘要：本文主要内容为寻求最大权匹配问题，即利用图论的最大权匹配知识，为非诚勿扰节目中的男女嘉宾进行最优组合。本文将其转化为二部图寻找最大权匹配的问题。 关键词：非诚勿扰，最大权匹配

1、问题描述

《非诚勿扰》是中国江苏卫视制作的一档大型生活服务类节目。 每期节目大部分都是5位男嘉宾，24位女嘉宾，女生有“爆灯”权利。首先男嘉宾选择心动女生，女嘉宾在“爱之初体验”根据第一印象选择是否留灯；然后在“爱之再判断”了解男嘉宾的一些基本情况，比如爱好、情感经历等；接下来在“爱之终决选”通过男嘉宾亲人或朋友的情况了解男嘉宾，做出最后的决定，如果有女生留灯的话就进入“男生权利”，男生做出最后选择，如果没有女生留灯则只能遗憾离场。

2、模型建立

通过观看20150124期节目，这期节目只有4位男嘉宾，然后在整个节目男女嘉宾交流过程中4号、19号、22号、23号女嘉宾都没有发过言，没有了解到这四位女嘉宾的基本情况以及对男嘉宾的要

求，所以在本次模型建立过程中没有考虑这四位女嘉宾。

经过上述分析，本期产生了4位男嘉宾和20位女嘉宾的可能匹配，我们将这4位男嘉宾和20位女嘉宾划分为X部和Y部，男生为X1，X2，X3，X4，女生

第一章 进化优化算法概述

1．1 进化算法的一般框架

自1960年以来，进化算法已经发展出相当多的种类，但一般认为进化算法有5个基本组成部分[3]：

1．问题解的遗传表示。 2．种群的初始化方法。

3．根据个体适应度对其进行优劣判定的评价函数。 4．产生新的种群的进化算子 5．算法的参数取值

1.1.1进化优化算法解决对象的描述

进化算法主要是求解优化问题，其数学模型如下：

Maximize

(1.1)

Subject to g(x)=(g1(x),g2(x)，?，gm(x))?0 （1.2） 其中 x=（x1，x2，?，xn）?X，x是决策向量，X是决策向量形成的决策空间；

y=f(x)

y是决策目标。这是个最大化问题，对于最小化问题可以令y?=C-f(x)转化为最大化问题，因此，它们在本质上是一致的。

根据优化函数f(x)是否连续可以将最优化问题分为二大类：连续函数的最优化与离散函数的最优化。后者也可以称为组合优化问题。根据是否包含约束条件（1.2）可分为约束优化问题和无约束优化问题。此外，若y是一个决策向量，则是一个多目标的优化问题，我们将在第二章进一步讨论。

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浅谈算法多样化与算法优化

作者：姜秋花

来源：《新课程·小学》2012年第01期

《全日制义务教育数学课程标准》指出：“由于学生生活背景和思考角度不同，所使用的方法必然是多样的，教师应尊重学生的想法，鼓励学生独立思考，提倡计算方法的多样化。”提倡并鼓励算法多样化是从培养学生的数学素养、发展学生数学思维的角度提出的。其实质是尊重学生的个性发展，引导学生调动已有的知识和生活经验，采用适合自己的方式和策略主动寻求问题的解决。在教学中，教师应鼓励算法多样化并促进学生不断优化自己的算法。 一、尊重鼓励，提倡算法多样化

提倡并鼓励算法多样化是为了学生在解决问题的同时获得重要的数学知识以及基本的数学思想方法。算法多样化的本质就是尊重学生的想法，鼓励学生的独立思考，尽可能让每一个学生自己找出解决问题的方法，获得成功的体验。

如教学“9+5”时，先给学生独立思考的机会，再组织学生分小组探索算法，学生想出了多种不同算法：生1：在9后面接着数出5个数，是14。生2：9+1=10，10+4=14；生3：8+5=13，所以9+5=14；生4：5+

算法效率与程序优化

在信息学竞赛中，常遇到程序运行超时的情况。然而，同一个程序设计思想，用不同算法，会有不同的运行效率；而即使是同样的算法，由于在代码的细节方面设计有所不同，执行起来效率也会有所不同。当遇到所需时间较长的问题时，一个常数级优化可能是AC的关键所在。下面，我们就从代码细节与算法设计两方面，比较不同程序执行时间的异同，从而选择其中较优的算法，提高程序运行效率。

本试验所采用的环境是： CPU Celeron 3.06GHz，内存248M，操作系统Windows XP SP2，程序语言C。编译环境Dev-c++。以下称为1号机。配置略好于NOIP标准测试机CPU 2.0GHz。

第一章 各种运算的速度

一、基本运算的速度

为了增强算法效率的计算准确性，我们采用重复试验20次取平均值的做法。每次试验运行100000000次。

基本运行时间，是指在准备计算的运算复杂度之外，只包括循环控制变量的加减与比较所消耗的时间。要从实际运行时间中减去基本运行时间，才是这种运算真正的运行时间，称为净运行时间。

#include main() { int i,j;

double a,b,sum=0; for(j=0;j<20;j++)

{ //此处添加随机数