1樓：
明明寫的是螞蟻數量增加，隨機性變強了啊，你怎麼說是減少了呢。
matlab程式,蟻群演算法中怎麼把螞蟻放到指定的位置
2樓：匿名使用者
蟻群演算法中確定蟻群的位置實際上是一個潛在解的賦值過程 初始時刻蟻群位置是在可行域內隨機確定 後期根據資訊素的情況進行相應的轉移
請你幫我用matlab gui作一個基於蟻群演算法的tsp問題影象，要求可以輸入螞蟻數量和城市座標，輸出最短路徑 20
3樓：匿名使用者
n個城市，
bai編號為1---n
for迴圈的次數是du螞蟻重zhi復城市的次數，比如dao5個螞蟻放到
內4個城市，需要重複兩遍才能容放完螞蟻，每次迴圈產生n個1---n的隨機數,相當於隨機n個城市，產生城市序列
迴圈結束
tabu一句表示將m個螞蟻隨機，每個螞蟻放到前面產生的城市序列中，每個螞蟻一個城市，需要m個，所以提取前面1：m個序列
'表示轉置，沒有多大用處，可能參與後面的計算方便。
我感覺如果m,n很大的話，你這樣做會產生很大的浪費，計算很多的隨機數，這樣的話更好，一句就得：(如果變數randpos後面沒有用到的話，如果用到了，還要用你的程式)
tabu=ceil(n*rand(1,m))'
matlab 蟻群演算法求解tsp問題
4樓：牟婉儀杜安
n個城市，編號為1---n
for迴圈的次數是螞蟻重複城市的次數，比如5個螞蟻放到4個城市，需要重複兩遍才能放完螞蟻，每次迴圈產生n個1---n的隨機數,相當於隨機n個城市，產生城市序列
迴圈結束
tabu一句表示將m個螞蟻隨機，每個螞蟻放到前面產生的城市序列中，每個螞蟻一個城市，需要m個，所以提取前面1：m個序列
'表示轉置，沒有多大用處，可能參與後面的計算方便。
我感覺如果m,n很大的話，你這樣做會產生很大的浪費，計算很多的隨機數，這樣的話更好，一句就得：(如果變數randpos後面沒有用到的話，如果用到了，還要用你的程式)
tabu=ceil(n*rand(1,m))'
matlab 蟻群演算法求解tsp問題
5樓：苛政
n個城市，編號為1---n
for迴圈的次數是螞蟻重複城市的次數，比如5個螞蟻放到4個城市，需要重複兩遍才能放完螞蟻，每次迴圈產生n個1---n的隨機數,相當於隨機n個城市，產生城市序列
迴圈結束
tabu一句表示將m個螞蟻隨機，每個螞蟻放到前面產生的城市序列中，每個螞蟻一個城市，需要m個，所以提取前面1：m個序列
'表示轉置，沒有多大用處，可能參與後面的計算方便。
我感覺如果m,n很大的話，你這樣做會產生很大的浪費，計算很多的隨機數，這樣的話更好，一句就得：(如果變數randpos後面沒有用到的話，如果用到了，還要用你的程式)
tabu=ceil(n*rand(1,m))'
基於蟻群演算法的多旅遊團路線設計的matlab**
6樓：藤原子大雄
n個城市，編號為1---n
for迴圈的次數是螞蟻重複城市的次數，比如5個螞蟻放到4個城市，需要重複兩遍才能放完螞蟻，每次迴圈產生n個1---n的隨機數,相當於隨機n個城市，產生城市序列
迴圈結束
tabu一句表示將m個螞蟻隨機，每個螞蟻放到前面產生的城市序列中，每個螞蟻一個城市，需要m個，所以提取前面1：m個序列
'表示轉置，沒有多大用處，可能參與後面的計算方便。
我感覺如果m,n很大的話，你這樣做會產生很大的浪費，計算很多的隨機數，這樣的話更好，一句就得：(如果變數randpos後面沒有用到的話，如果用到了，還要用你的程式)
tabu=ceil(n*rand(1,m))'
matlab建模方法有哪些
7樓：匿名使用者
首先，matlab是一個工具，它不是一個方法。
其次，我給你推薦一本書
《matlab 在數學建模中的應用（第2版）》
然後它的目錄可以回答你的問題：
第1章 數學建模常規方法及其matlab實現1.1 matlab與資料檔案的互動
1.1.1 matlab與excel的互動1.1.2 matlab與txt互動
1.1.3 matlab介面匯入資料的方法1.2 資料擬合方法
1.2.1 多項式擬合
1.2.2 指定函式擬合
1.2.3 曲線擬合工具箱
1.3 資料擬合應用例項
1.3.1 人口**模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 資料的視覺化
1.4.1 地形地貌圖形的繪製
1.4.2 車燈光源投影區域的繪製（cumcm2002a）1.5 層次分析法（ahp）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 ahpmatlab程式設計
第2章 規劃問題的matlab求解
2.1 線性規劃
2.1.1 線性規劃的例項與定義
2.1.2 線性規劃的matlab標準形式2.1.3 線性規劃問題解的概念
2.1.4 求解線性規劃的matlab解法2.2 非線性規劃
2.2.1 非線性規劃的例項與定義
2.2.2 非線性規劃的matlab解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 01整數規劃
2.3.3 隨機取樣計演算法
第3章 資料建模及matlab實現
3.1 雲模型
3.1.1 雲模型基礎知識
3.1.2 雲模型的matlab程式設計
3.2 logistic迴歸
3.2.1 logistic模型
3.2.2 logistic迴歸matlab程式設計3.3 主成分分析
3.3.1 pca基本思想
3.3.2 pca步驟
3.3.3 主成分分析matlab程式設計3.4 支援向量機（svm）
3.4.1 svm基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支援向量機matlab程式設計3.5 k均值（kmeans）
3.5.1 kmeans原理、步驟和特點
3.5.2 kmeans聚類matlab程式設計3.6 樸素貝葉斯判別法
3.6.1 樸素貝葉斯判別模型
3.6.2 樸素貝葉斯判別法matlab設計3.7 資料建模綜合應用
參考文獻
第4章 灰色**及其matlab實現
4.1 灰色系統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型gm（1,1）
4.1.3 灰色verhulst模型
4.2 灰色系統的程式設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程式設計
4.2.2 gm（1,1）的程式設計
4.2.3 灰色verhulst模型的程式設計4.3 灰色**的matlab程式
4.3.1 典型程式結構
4.3.2 灰色**程式說明
4.4 灰色**應用例項
4.4.1 例項一長江水質的**（cumcm2005a）4.4.2 例項二**與會代表人數（cumcm2009d）4.5 小結
參考文獻
第5章 遺傳演算法及其matlab實現
5.1 遺傳演算法基本原理
5.1.1 人工智慧演算法概述
5.1.2 遺傳演算法生物學基礎
5.1.3 遺傳演算法的實現步驟
5.1.4 遺傳演算法的拓展
5.2 遺傳演算法的matlab程式設計
5.2.1 程式設計流程及引數選取
5.2.2 matlab遺傳演算法工具箱
5.3 遺傳演算法應用案例
5.3.1 案例一：
無約束目標函式最大值遺傳演算法求解策略5.3.2 案例二：
cumcm中多約束非線性規劃問題的求解5.3.3 案例三：
beatbx遺傳演算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻
第6章 模擬退火演算法及其matlab實現
6.1 演算法的基本理論
6.1.1 演算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些引數的說明
6.1.4 演算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 演算法的matlab實現
6.2.1 演算法設計步驟
6.2.2 典型程式結構
6.3 應用例項：揹包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程式包asa簡介
6.4.1 asa的優化例項
6.4.2 asa的編譯
6.4.3 matlab版asa的安裝與使用6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻
第7章 人工神經網路及其matlab實現
7.1 人工神經網路基本理論
7.1.1 人工神經網路模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函式
7.1.3 常見神經網路理論
7.2 bp神經網路的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與bp神經網路訓練7.2.2 透視神經網路的學習步驟
7.2.3 bp神經網路的動態擬合過程
7.3 rbf神經網路的結構設計
7.3.1 梯度訓練法rbf神經網路的結構設計7.3.2 rbf神經網路的效能
7.4 應用例項
7.4.1 基於matlab源程式公路運量**7.
4.2 基於matlab工具箱公路運量**7.4.
3 艾滋病**最佳停藥時間的確定（cumcm2006b）7.4.4 rbf神經網路**新客戶流失概率7.
5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網路的訓練樣本遴選規則7.5.2 小議bp神經網路的衍生機理
參考文獻
第8章粒子群演算法及其matlab實現
8.1 pso演算法相關知識
8.1.1 初識pso演算法
8.1.2 pso演算法的基本理論
8.1.3 pso演算法的約束優化
8.1.4 pso演算法的優缺點
8.2 pso演算法程式設計
8.2.1 程式設計流程
8.2.2 pso演算法的引數選取
8.2.3 pso演算法matlab源程式範例8.3 應用案例：基於pso演算法和bp演算法訓練神經網路8.3.1 如何評價網路的效能
8.3.2 bp演算法能夠搜尋到極值的原理
8.3.3 psobp神經網路的設計指導原則8.3.4 pso演算法優化神經網路結構
8.3.5 psobp神經網路的實現
參考文獻
第9章 蟻群演算法及其matlab實現
9.1 蟻群演算法原理
9.1.1 蟻群演算法基本思想
9.1.2 蟻群演算法數學模型
9.1.3 蟻群演算法流程
9.2 蟻群演算法的matlab實現
9.2.1 例項背景
9.2.2 演算法設計步驟
9.2.3 matlab程式實現
9.2.4 程式執行結果與分析
9.3 演算法關鍵引數的設定
9.3.1 引數設定的準則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 資訊素因子
9.3.4 啟發函式因子
9.3.5 資訊素揮發因子
9.3.6 資訊素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組合引數設計策略
9.4 應用例項：最佳旅遊方案（蘇北賽2011b）9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻
第10章 小波分析及其matlab實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅立葉變換的侷限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函式自適應分析
10.2 小波分析matlab程式設計
10.2.1 小波分析工具箱函式指令
10.2.2 小波分析程式設計綜合案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融合拓撲結構的小波神經網路10.3.2 案例二：血管重建引出的影象數字水印參考文獻
第11章 計算機虛擬及其matlab實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3g移動網際網路協議wcdma談matlab虛擬11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬matlab程式設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分佈的隨機模擬
11.2.3 蒙特卡羅模擬
11.3 動態**matlab程式設計
11.3.1 matlab音訊處理
11.3.2 matlab常規動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提出
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型準備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻
下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（cumcm2002b）12.1 問題的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的準備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 matlab程式
12.3.3 程式結果
12.4 技巧點評
參考文獻
第13章 露天礦卡車排程問題（cumcm2003b）13.1 問題的提出
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型準備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解13.6 技巧點評
參考文獻
第14章 奧運會商圈規劃問題（cumcm2004a）14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型準備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學表示式的構建
14.4 設定ms網點數學模型的建立與求解14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設定ms網點理論體系的建立
14.6 商區佈局規劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻
第15章 交巡警服務平臺的設定與排程（cumcm2011b）15.1 問題的提出
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平臺管轄範圍分配
15.4.2 交巡警的排程
15.4.3 最佳新增服務平臺設定
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平臺的合理性分析問題的模型與求解15.5.2 搜捕嫌疑犯例項的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻
第16章 葡萄酒的評價（cumcm2012a）16.1 問題的提出
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 **點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何準備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習matlab
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的專案管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法
各位語文大蝦，幫忙做做這個閱讀吧旅行者》
1.很多時候人們會依仗自己的優勢而忘記小心，優勢使人得意忘形，劣勢給人以提醒。2.因過度興奮或驕傲而忘記一切。原指人平安沒有疾病，現泛指事物未遭損壞或人身並無損傷。3.拿傘的旅行者說，當大雨到來的時候，他因為有了傘，就大膽的在雨中走，卻不知怎麼淋溼了。4.因為他什麼也沒帶，只好小心。當下雨時，他會躲...
這是哪首歌的歌詞 我們是時間旅行者哭著攀登時間的階梯不想在時間的捉迷藏裡跟你走散
中華鐵路希希 歌名 沒什麼大不了 樂隊radwimps演唱歌曲 歌曲原唱 radwimps 填 詞野田洋次郎 譜 曲野田洋次郎 編 曲野田洋次郎 日語二人 間通 過 風 寂 運 泣 空 透 通 尖 父 言葉 今日 暖 感 優 笑顏 夢 語 方 知 全部君 真似 少 少 少 少 少 少 僕 時 駆 上...
揹包旅行者需要什麼基本裝備，外出旅遊都是需要準備什麼裝備
玉杵搗藥 必須需要的東西 帳篷 睡袋 水壺 徒步旅行鞋 指南針 地圖 雨具 揹包 背囊 至少一頓飯 感冒藥 治拉稀的藥 創可貼等 最好準備的東西 衝鋒衣 衝鋒褲 衝鋒衣褲在很大程度上可以取代雨具 速排汗內衣 抓絨衣 抓絨褲 gps 登山杖 野外炊具 燃氣 刀具等等。基本就是上述這些吧。其它的就是正常...