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数学建模蚁群算法

发布时间:2023-01-27 17:59:50

❶ 我是计算机系的,数学建模都需要用到哪些软件编程有什么要求,算法和数据结构要求高吗求专业详细解答

贪心算法,蚁群算法,遗传算法,进化算法,基于文化的遗传算法,禁忌算法,蒙特卡洛算法,混沌随机算法,序贯数论算法,粒子群算法,模拟退火算法。
模拟退火+遗传算法混合编程例子:
http://..com/question/43266691.html
自适应序贯数论算法例子:
http://..com/question/60173220.html

❷ 蚂蚁算法中的单回路TSP问题是什么,还有多回路VRP问题麻烦下数学建模高手指导一下!!

大哥...那个叫蚁群算法不叫蚂蚁算法...那个...你可以去看下去年东三省的B题...

❸ 数学建模中,给出非常多的节点,求这些节点的最短路径(类似一条线的路径),应该用什么算法好

下面是我自己编写的一段代码,用来求过包含两千多个点的最短路,速度很快,比遗传、蚁群快而且最短路更短。你可以试试看,有问题再问我。
function [S,len]=short(P)
% 此程序用来求相同类型点间的最短路
% P表示某一类型的点的坐标矩阵
% p是最短路径
% d是路径权值和
%建立权值矩阵
n=length(P);%求该类型点的数量
W=zeros(n,n);
for i=1:n %计算权值并填充权值矩阵,由于各点联通,此权值矩阵就是该图的最短路矩阵
for j=(i+1):n
W(i,j)=sqrt((P(i,1)-P(j,1))^2+(P(i,2)-P(j,2))^2);
end
end
for i=2:n
for j=1:(i-1)
W(i,j)=W(j,i);
end
end
%求通过所有点的最短路
%先求从i点至j点,必须通过指定其他n-2个点的最短路,选出其中的的最短路
S=zeros(1,n);
S(1)=1; %先插入1,2点,以此为基准,每次插进一个新点
S(2)=2;
d1=2*W(1,2);
for i=3:n %新加入的点的标号
d1i=zeros(1,i); %插入第i个点,有i中可能的距离,其中最小值将为该轮的d1
for j=1:i %新加入点的位置,插入第i个点是有i个空位可供选择
if j==1 %在第一个空位插入
d1i(j)=d1+W(i,S(1))+W(i,S(i-1))-W(S(1),S(i-1)); %插入点在首端时,距离为原距离与第i点与上一次插入后的第1位置的点之间距离之和
end
if j>1 & j<i %在中间的空位插入
d1i(j)=d1+W(S(j-1),i)+W(i,S(j))-W(S(j-1),S(j));
end
if j==i
d1i(j)=d1+W(S(i-1),i)+W(S(1),i)-W(S(1),S(i-1));
end
end
[d1,I]=min(d1i);
S((I+1):i)=S(I:(i-1)); %将第I位后面的点后移一位
S(I)=i;%将第i点插入在I位置
end
len=d1;

下面这段代码是我用来把上面的结果保存到txt文件中的代码,如果你需要,可以用用。代码是我上次用过的没有改,你自己按照需要自己改吧。
clear
close all
clc
loaddata
X=[C;E;I;J];
[S,len]=short(X);
DrawPath(S,X);
print(1,'-dpng','cmeiju3.png');
% 将结果保存至txt文件
fid=fopen('cmeijulujin.txt','wt'); %创建alunjin.txt文件
fprintf(fid,'c号刀具\n');
fprintf(fid,'%d %d\n',X(S));
save('cmeijus','S');
save('cmeijulen','len');

❹ 2013年全国大学生数学建模比赛B题第三问解题思路求指导说下可以用的方法就好谢谢.

第一问和第二问可以用灰度匹配模型,第三问用蚁群算法。我上传一些资料给你,希望对你有帮助吧。等我们队做完了,再把图片发给你。

❺ 数学建模怎样处理一堆数据然后求出最优解

优化问题的话可以考虑用lingo求解,语法不难,看一个例子就会了,问题复杂的话需要比较长的时间,起码是半个小时,有的还要一晚上,因为它是不停迭代求解。也可以用MATLAB进行算法求解,比较着名的有模拟退火算法,蚁群算法,粒子群算法等等,都有现成的程序。

❻ MATLAB建模方法有哪些

建模覆盖的内容很广,可以分为两大块:优化和统计,因此建模方法也可以由这两大块划分。

一.优化:

  1. 智能算法: 遗传算法,粒子群算法,模拟退火算法,蚁群算法...

  2. 基础优化算法: 目标规划,整数规划...

  3. 排队论

二.统计:

  1. 分类/聚类算法: k-means...

  2. 预测: 时间序列算法,灰色预测算法,指数平滑算法,

  3. 评价: 模糊综合评价,信息熵评价,粗糙集,数据包络分析,层次分析,

  4. 智能算法:神经网络,svm...

  5. 回归/拟合:多元线性拟合,最小二乘法

  6. 数据处理:小波变换


❼ 《蚁群算法在MATLAB中的实现》

语法结构和c差不多,你可以在矩阵操作上多下一下功夫。

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