MATLAB的蚁群算法散点图为何不是一条回路

810862034加我我这有例子!

%用牛顿下山法求解方程function[x,k]=myfun_newton(f,x0,emg)%f表示非线形方程%x0迭代初值,此种方法是局部收敛,初值要选择恰当%emg是精度指标%k,u分别表示迭代

交叉变异有很多不同的方法的一般的你可以把上下两个在不同位置进行交换变异可采用把某位代码变成一个随机数值再问：染色体是可不重复的连续的数列交叉和变异我总是写不对再答：交叉后可以判断有重复的就进行调整变异

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

调试信息说的很明确了,xn的下标越界第一个循环中xn=xn（5:1）%xn是一个1*5的double阵（或者叫行向量）第二次循环时k=6,M=5xn=xn（6：-1：2）%注意此时xn下标取值为1~5

式有:y(k+1)=y(k)-30*h*y(k+1)变形求得:y(k+1)=y(k)/(30*h+1)故MATLAB程序有:h=0.05;x=[0:h:1];y(1)=1;fork=1:length(

%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

具体想问什么呢?矩阵实数基因组编码,就是把一维的实数编码变为多维的而已.

function[path,totalCost,farthestPreviousHop,farthestNextHop]=dijkstra(n,netCostMatrix,s,d,farthestPr

x0=-2.00;x1=0.00;x2=1.00;x3=2.00;y0=17.00;y1=1.00;y2=2.00;y3=17.00;x=0.6y=(x-x1).*(x-x2).*(x-x3)/((x

functionmy_ga()options=gaoptimset;%设置变量范围options=gaoptimset(options,'PopInitRange',[0;9]);%设置种群大小opt

楼主,你要的代码我已发到你的邮箱,包含最大熵和几种压缩感知算法.如果我的回答没能帮助您,请继续追问.你的采纳是我前进的动力.记得好评和采纳,答题不易,互相帮助.

是MatrixLaboratory公司自己聘人做出来的,就是最标准的遗传算法不是那种什么神经网络遗传算法,也不是什么遗传退火算法.如果你自己有这类混杂算法的工具箱,只能自己去下载第三方的工具箱,当然前

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

K均值聚类法分为如下几个步骤：一、初始化聚类中心1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心.2、用前C个样本作为初始聚类中心.3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本

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。

迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（IterativeMethod）.

是不是要这样的效果（其中k任意设定）：>> k=3;>> [I,J]=meshgrid(1:k);>> arrayfun(@(i,j)

functionc1=Krusk(c,v0)%最小生成树kruskal源程序%c:原图的邻接矩阵%v0:根节点%c1:最小生成树的邻接矩阵[X,Y]=size(c);ifX~=Yerror('输入必须

matlab自带的有遗传算法工具箱,也就是两个函数,分别是x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)options=gaoptim