matlab中粒子群算法解决有约束线性规划

PSO算法是一种基于迭代的优化算法.可以详细理解一下PSO算法的具体思想和寻优规则.我用数学概念给你解释一下目标函数值：我们简单的假设一条抛物线方程为y=ax^2+bx+c,存在一条直线y=mx+n与

[r,c]=find(R==max(R(:)));检索R中最大元素所在的位置（行标r和列标c）thetap=theta(c(1));theta（）是自定义函数

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化

参照书籍工程优化设计与Matlab实现李万祥主编清华大学出版社2010.2月出版有源程序不过里面的M文件没有电子版得自己输精通MATLAB最优化计算这本书里也有

目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程

粒子群算法介绍（摘自http://blog.sina.com.cn/newtech）优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化

%不知道你具体的问题是什么,下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题,如果是一些大型的问题,需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化,希望对你有帮助functiony=fun(x)y=-20

传统的多目标优化方法是将多目标问题通过加权求和转化为单目标问题来处理的,而粒子算法主要是解决一些多目标优化问题的（例如机械零件的多目标设计优化）,其优点是容易实现,精度高,收敛速度快,你可以参照htt

kmeans 给出的是150个样本的聚类后所属类别.你的样本是150*20的,也就是说,样本个数150,维数20.用粒子群做聚类的方法是,采用粒子群迭代的方法优化得到N个最优位置,这N个位置

粒子的位置只是空间中的一个点.搜索空间是N维粒子的搜索的可能点.

我有,给邮箱给你发过去再问：你发的哪个邮箱啊？发到380722670@qq.com这个邮箱吧！谢谢！！！！！

初始化函数就是根据你的问题的维数,随机初始化多个0或者1就可以了,比如:a=rand();if(a>0.5)GA=1;elseGA=0;适应度函数要根据你自己的实际问题,抽象出一个数学模型得到要优化的

Y=abs(u2-U2)/abs(u2);

转载请注明：来自百度知道——小七的风首先说,标准的粒子群算法是通过控制权重系数ω的线性下降来使得种群收敛的,从收敛图上看,如果在多次迭代后（比如100次迭代后）如果最优粒子的适应度值不再变化即认为此时

你所说的算法属于高级算法,一般建模中不会用到,倒是一些基础的编程需要巩固,如数值计算、画图等.再问：你说的我很喜欢看到啊，就是怕会用到，我编不出来的。再答：建模中，你可以扬长避短，采用自己想要的方法。

去PUDN下载

求得的路径长度.越短越好再问：那路径怎么求再问：初始路径怎么来的？粒子位置是不是代表城市的路径？不是的话，粒子的位置和速度在tsp中是干嘛的？城市的路径怎么求？还有可以给这个问题加财富值吗？再答：PS

我知道的是A*算法+二叉堆优化.我做的游戏中有用到寻路,我使用上面的方式实现的.地图是10*20,怪物采用的是跟随策略.感觉效率还不错这种方法是牺牲空间换的效率不知道地图是否是动态改变的呢?如果是的话

对粒子群的约束问题涉及的比较少.这儿摘抄下百度百科的内容：（1）罚函数法.罚函数的目的是将约束优化问题转化成无约束优化问题.（2）将粒子群的搜索范围都限制在条件约束簇内,即在可行解范围内寻优.第一种方

可以参考一下这段代码%------给定初始化条件----------------------------------------------c1=1.8;%学习因子1c2=1.8;%学习因子2WMax