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蚁群算法在大规模栅格地图中的实现

于 2019-12-30 发布

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代码说明：

说明：遗传算法求解VRP问题代码,带有载重约束的VRP问题(matlab GA VRP of demand vehicle route problem genic algorithm)

文件列表：

蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\addPheromone.m, 994 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\barrier_reality_320.mat, 1153 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\computeConvertProbability.m, 757 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\computeConvertTau.m, 595 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\computeHeuristicInfo.m, 782 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\coordinateConvertToRelativeIndex.m, 644 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\findNextNodeSet.m, 3541 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\getInitPath.m, 1627 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\indexConvetToCoordinate.m, 318 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\main.m, 5690 , 2018-09-25
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\new_computeHeuristicInfo.m, 1093 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\reducePheromone.m, 903 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\selectNextNode.m, 558 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\tauInfoInit.m, 96 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\tauVeiw.m, 253 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\updatePheromoneForBadIteration.m, 1021 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\updatePheromoneForBestSoFarPath.m, 1142 , 2018-06-17
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现\研究生毕业论文20180326终版.pdf, 4044122 , 2018-06-14
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现, 0 , 2018-09-25

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蚁群算法在大规模栅格地图中的实现
说明：遗传算法求解VRP问题代码,带有载重约束的VRP问题(matlab GA VRP of demand vehicle route problem genic algorithm)

2019-12-30 20:00:36下载

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信号频率估计均方误差图，以克拉美洛界（CRB）界做对比分析MATLAB实用程序(Signal Frequency Estimation Mean Square Error Graph to Combine the Kramer (CRB) Sector to Make a Comparative Analysis MATLAB Utility)

2017-07-26 09:36:50下载

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说明： PIO 神经元网络从结构上可以分为输入层、隐含层和输出层三层， n 个控制量的 PID 神经元网络包含 n 个并列的相同子网络，各子网络间既相互独立，又通过网络连接权值相互联系。每个子网络的输入层有两个神经元，分别接收控制量的目标值和当前值。每个子网络的隐含层由比例元、积分元和微分元构成(The structure of PIO neural network can be divided into three layers: input layer, hidden layer and output layer. The PID neural network with n control variables consists of N parallel identical sub-networks. Each sub-network is independent of each other and is connected with each other through network connection weights. The input layer of each subnetwork has two neurons, which receive the target value and the current value of the control quantity respectively. The hidden layer of each subnetwork is composed of proportional element, integral element and differential element.)

2019-03-08 21:08:00下载

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A Markov Chain Monte Carlo version of the genetic algorithm Differential Evolution: easy Bayesian computing for real parameter spaces

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说明：均匀布拉格光栅的反射透射谱matlab仿真程序(uniform fiber Bragg grating)

2019-03-14 11:25:30下载

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