MATLAB实现雪融算法 (Snow ablation optimizer, SAO)优化TSP问题
1.程序功能说明:
MATLAB实现雪融算法 (Snow ablation optimizer, SAO)优化TSP问题
目标函数为20个节点的TSP问题,绘制迭代曲线和路径图。
2.代码说明:注释清晰,参数和变量说明清晰,方便更改、方便初学者使用,模块化编程,方便替换目标函数。运行环境Windows7及以上操作系统,MATLAB2014a及以上版本。
3.适用专业:计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程、土木工程等专业的大学生、研究生毕业设计,各类专业的课程设计、海外留学生作业等。
4.使用方法:
打开MATLAB,然后解压我发给你的文件到桌面的一个文件夹, 然后用MATLAB的open打开主程序(一般是main.m), 然后 点击一个绿色的小三角(或者按F5)运行代码, 弹出的对话框选第一个按钮(中文是"更改文件夹", 英文是"change folder"), 即可开始运行代码。
5.作者介绍:从事Matlab、Python算法仿真工作15年,专业研究遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、鲸鱼算法、狼群算法、蜂群算法等智能算法、BP神经网络、各类深度学习
MATLAB实现雪融算法 (Snow ablation optimizer, SAO)优化标准函数
1.程序功能说明:
MATLAB实现雪融算法 (Snow ablation optimizer, SAO)优化标准函数
目标函数为sphere函数,维数100。
2.代码说明:注释清晰,参数和变量说明清晰,方便更改、方便初学者使用,模块化编程,方便替换目标函数。运行环境Windows7及以上操作系统,MATLAB2014a及以上版本。
3.适用专业:计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程、土木工程等专业的大学生、研究生毕业设计,各类专业的课程设计、海外留学生作业等。
MATLAB实现SFLA-BP:混合蛙群算法优化BP神经网络数值预测(完整代码+数据)
1.程序功能说明:
MATLAB实现SFLA-BP:混合蛙群算法优化BP神经网络数值预测(完整代码+数据)
读取Excel数据,方便替换数据,数据1-3列为输入X, 第4列为输出y。
2.代码说明:注释清晰,参数和变量说明清晰,方便更改、方便初学者使用。 运行环境Windows7及以上操作系统,MATLAB2014a及以上版本。
3.适用专业:计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程、土木工程等专业的大学生、研究生毕业设计,各类专业的课程设计、海外留学生作业等。
4.使用方法:
打开MATLAB,然后解压我发给你的文件到桌面的一个文件夹, 然后用MATLAB的open打开主程序(一般是main.m), 然后 点击一个绿色的小三角(或者按F5)运行代码, 弹出的对话框选第一个按钮(中文是"更改文件夹", 英文是"change folder"), 即可开始运行代码。
5作者介绍:某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年,专业研究遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、鲸鱼算法、狼群算法、蜂群算法等智能算法、BP神经网络、各类深度学习算法、各类路径规划问题、
MATLAB实现PSO-BP:粒子群算法优化BP神经网络数值预测(完整代码+数据)
MATLAB实现PSO-BP:粒子群算法优化BP神经网络数值预测(完整代码+数据)
1.程序功能说明:
MATLAB实现PSO-BP:粒子群算法优化BP神经网络数值预测(完整代码+数据)
读取Excel数据,方便替换数据,数据1-3列为输入X, 第4列为输出y。
2.代码说明:注释清晰,参数和变量说明清晰,方便更改、方便初学者使用。 运行环境Windows7及以上操作系统,MATLAB2014a及以上版本。
3.适用专业:计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程、土木工程等专业的大学生、研究生毕业设计,各类专业的课程设计、海外留学生作业等。
4.使用方法:
打开MATLAB,然后解压我发给你的文件到桌面的一个文件夹, 然后用MATLAB的open打开主程序(一般是main.m), 然后 点击一个绿色的小三角(或者按F5)运行代码, 弹出的对话框选第一个按钮(中文是"更改文件夹", 英文是"change folder"), 即可开始运行代码。
5作者介绍:某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年,专业研究遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、鲸鱼算法
MATLAB计算日尺度旱涝急转指数(DWAAI)(完整代码和数据)
MATLAB计算日尺度旱涝急转指数(DWAAI)
1.程序功能说明:
MATLAB计算日尺度旱涝急转指数(Dry-wet abrupt alternation index,DWAAI)
读取Excel数据,方便替换数据。
2.代码说明:注释清晰,参数和变量说明清晰,方便更改、方便初学者使用。
3.适用对象:计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程、土木工程等专业的大学生、研究生毕业设计,各类专业的课程设计、海外留学生作业等。
4.使用方法:
打开MATLAB
然后解压我发给你的文件到桌面的一个文件夹, 然后用MATLAB的open打开主程序(一般是main.m), 然后 点击一个绿色的小三角(或者按F5)运行代码, 弹出的对话框选第一个按钮(中文是"更改文件夹", 英文是"change folder"), 即可开始运行代码
5作者介绍:某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年. 专业研究遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、鲸鱼算法、狼群算法、蜂群算法等智能算法、BP神经网络、各类深度学习算法、各类路径规划问题、车辆路径优化.
MATLAB实现欧氏期权定价(B-S模型)
MATLAB实现欧氏期权定价(B-S模型)
程序说明:
本程序经过严格测试, 放心下载使用.
代码介绍:
欧式看涨期权和看跌期权是金融衍生品的一种,它们的价格可以通过Black-Scholes模型(简称B-S模型)来计算。B-S模型是一个关于欧式股票看涨/看跌期权的定价模型,基于一系列假定条件,如金融资产收益率服从对数正态分布、在期权有效期内无风险利率和金融资产收益变量恒定、市场无摩擦(即不存在税收和交易成本)以及该期权是欧式期权(在期权到期前不可实施)等。
MATLAB实现金融分析跳跃识别
MATLAB实现金融分析跳跃识别
程序说明:
本程序经过严格测试, 放心下载使用.
金融分析中的跳跃识别是直接从金融市场中的跳跃现象入手,通过构造和统计模型来实现对跳跃行为的有效辨识。这种方法的核心在于对跳跃行为的资产价格行为的动态特征进行分析,这可以进一步分为参数方法和非参数方法两个体系。
参数方法最早由Press(1967)引入,他将跳跃过程纳入资产价格行为中,以解释收益率的尖峰厚尾现象。Press假设对数价格是布朗运动与复合泊松点过程的线性迭加,这被视作跳跃扩散过程的雏形。随后,Cox和Ross(1976)以及Merton(1976)指出,Black-Scholes模型中资产价格服从连续的几何布朗运动的假设与实际情况不符,他们认为需要添加一个离散的跳跃过程来更准确地刻画现实中资产价格瞬时大幅度波动的现象。
MATLAB实现knn聚类
MATLAB实现knn聚类
K-NN(K-Nearest Neighbors)分类算法是一种基于实例的学习算法,它属于有监督学习中的分类算法。K-NN算法的思想非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
K-NN算法的核心在于计算距离和确定最近邻的样本。通常使用欧氏距离作为距离度量方式,但也可以根据具体问题选择其他距离度量方式。在确定了距离度量方式后,对于一个新的样本,K-NN算法会在训练数据集中找到与该样本距离最近的k个样本,并根据这k个样本的类别进行投票,最终将新样本划分为得票最多的那个类别。
K-NN算法的优点在于它简单易懂、易于实现,并且在一些简单的分类问题上表现良好。此外,K-NN算法还可以用于回归问题,即预测一个连续值的输出。
用MATLAB实现kmeans聚类
用MATLAB实现kmeans聚类
实现kmeans聚类的Python代码
实现kmeans聚类的Python代码
熵值法金融数据分析MATLAB代码
本MATLAB程序是采用熵值法分析金融数据的完整代码, 经过严格测试,如有问题可留言或加博主的qq解答.
程序说明:
熵值法是一种客观赋权方法,可以用于多指标综合评价中确定指标的权重。在金融数据分析中,熵值法可以帮助我们衡量各个金融指标的离散程度,从而确定其在综合评价中的重要程度。
以下是熵值法计算金融数据的基本步骤:
1.数据标准化:将各个指标的数据进行标准化处理,消除不同指标量纲的影响。可以采用最大最小值法、Z-score法等方法进行标准化处理。
2.计算指标的比重:计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重。即将各指标的数值转化为相对数值,便于比较。
3.计算指标的熵值:根据熵的定义,计算各个指标的熵值。熵值越大,表示该指标的离散程度越小,对综合评价的影响越小。
4.计算指标的差异系数:差异系数是指各个指标的熵值与1之间的差值,反映了各指标的差异程度。差异系数越大,表示该指标在综合评价中的重要程度越大。
不重复整数排序编码的遗传算法MATLAB完整代码
不重复整数排序编码的遗传算法MATLAB完整代码
算法: 遗传算法
编码:不重复整数排序编码
目标函数: 逼近序列[9,8,7,6,5,4,3,2,1]
特点: 代码完整, 自动安装工具箱, 绘制迭代曲线
%% 遗传算法主循环
%进度条
wait_hand = waitbar(0,'run……', 'tag', 'TMWWaitbar');
while gen<maxgen
%% 遗传算子
FitnV=ranking(Value);%分配适应度值
Chrom=select('rws',Chrom,FitnV,1);%选择
Chrom=mutationGA(Chrom,popsize,PM,N);% 种群变异,单点变异
Chrom=crossGA(Chrom,popsize,PC,N);% 种群交叉,两点交叉
Value= decodingFun(Chrom,popsize);% 解码染色体
Python实现粒子群算法求解TSP问题
Python实现粒子群算法求解TSP问题
MATLAB模拟退火算法求解TSP问题
MATLAB模拟退火算法求解TSP问题
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种基于概率的优化算法,其思想来源于固体退火原理。在固体退火过程中,首先将固体加热至充分高的温度,使其内部粒子随温度升高变为无序状态,内能增大。然后让其徐徐冷却,粒子逐渐趋于有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。模拟退火算法就是模拟这样的过程来达到寻找全局最优解的目的。
模拟退火算法包含Metropolis算法和退火过程两部分,分别对应内循环和外循环。内循环是在当前温度下,通过随机产生新解并计算目标函数差来接受或拒绝新解,从而达到该温度下的平衡状态。外循环则是通过不断降低温度来控制算法的进程,直至达到终止条件。
在模拟退火算法中,初始解是算法迭代的起点,可以任意选择一个初始解。然后,通过不断迭代产生新解,并根据Metropolis准则来判断是否接受新解。Metropolis准则是一种基于概率的接受准则,它允许算法在搜索过程中以一定的概率接受比当前解更差的解,从而避免陷入局部最优解。
模拟退火算法的优点是能够以一定的概率跳出局部最优解,寻找全局最优解。但
MATLAB爬山算法优化tsp问题
MATLAB爬山算法优化tsp问题
爬山算法(Hill Climbing)是一种基于局部搜索的优化算法,用于解决最优化问题。它的基本思想是从一个初始解开始,通过不断地在当前解的邻近解空间中进行搜索,找到比当前解更优的解,从而逐步向全局最优解逼近。爬山算法的实现简单,但其主要缺点是容易陷入局部最优解,不一定能搜索到全局最优解。
MATLAB贪婪算法优化tsp问题
MATLAB贪婪算法优化tsp问题
贪婪算法(Greedy Algorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。这种算法在有最优子结构的问题中尤为有效,但并非所有问题都能通过贪婪算法得到全局最优解。贪婪算法的主要特点是每一步的选择都是基于当前状态的局部最优选择,而不考虑全局情况。
Python的SOM神经网络预测数值
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用于数值预测的深度学习DNN的Python代码
用于数值预测的深度学习DNN的Python代码
Python深度神经网络CNN预测数值完整代码
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MATLAB人工蜂群算法完整代码
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Python求解微分方程
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Python绘制心形曲线
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Python类似MATLAB的fmincon优化函数最小值的代码
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Python计算精馏(乙醇精馏)
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Python布谷鸟算法
Python布谷鸟算法优化雪茄函数
Python播放生日快乐歌
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Python粒子群算法代码
Python粒子群算法代码
蚁群算法优化TSP问题的完整Python代码
蚁群算法优化TSP问题的完整Python代码
Python实现遗传算法(附完整Python代码)
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Python实现BP神经网络预测
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MATLAB的符号矩阵操作
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MATLAB的符号数学系统
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详解蚁群算法(以MATLAB编写)
详解蚁群算法(以MATLAB编写)
蚁群算法求解TSP问题的MATLAB代码
蚁群算法求解TSP问题(旅行商问题)的详细步骤
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是一个经典的组合优化问题,旨在找到访问一系列城市并返回起点的最短可能路线。蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种受自然界蚁群觅食行为启发的优化算法,特别适合解决这类问题。以下是蚁群算法求解TSP问题的详细步骤,我们将逐步介绍算法的各个组成部分和运作机制。
1. 初始化
蚁群算法开始时,需要设置一系列参数,包括蚂蚁数量、信息素初始浓度、信息素挥发率、信息素和启发式信息的重要性因子,以及最大迭代次数等。城市间的距离矩阵也是必要的输入,它定义了每个城市到其他所有城市的距离。
2. 构建解
每只蚂蚁都独立地构建自己的解。它们从随机选择的起始城市出发,然后根据当前位置的信息素浓度和启发式信息(如城市间的距离)选择下一个要访问的城市。这个过程一直持续到所有城市都被访问过一次,并且蚂蚁返回到起始城市。
在选择下一个城市时,蚂蚁倾向于选择信息素浓度高且距
一文教你使用MATLAB求解微分方程
一文教你使用MATLAB求解微分方程
MATLAB求解微分方程主要包括求解析解函数dsolve和一系列数值求解函数,如ode45, ode23, ode15s, ode23t, ode113, ode23tb等。求解的方法主要包括解析解法和数值解法。
MATLAB模拟火焰分形
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MATLAB 的integral2详细用法
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MATLAB中的各个积分函数及其用法
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MATLAB自动录制视频
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生命游戏完整MATLAB代码
生命游戏完整MATLAB代码
梯度下降算法(附MATLAB完整代码
梯度下降算法(附MATLAB完整代码