現(xiàn)代計算方法專題講座(完整版)
【正文】 best 各代最佳路線的長度 ? %%================================================= ? % 第一步：參數(shù)初始化： ? n = size(C, 1)。 三、蟻群智能計算 生物群體的行為反應了生物的集群智能，例如鳥群飛行的自動隊列、魚群在游動中交換位置、細胞群有序地傳播信息等，表現(xiàn)出十分有效的群體決策能力。 ? f = 1./(1 + exp(a * v))。 ? % another 39。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本方法 Step 1 設計神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，特別是學習方法； Step 2 利用訓練集求解神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)； Step 3 對已有參數(shù)進行計算并學習修正網(wǎng)絡參數(shù)。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習功能，其學習也稱訓練。 GA的形式化定義 ? 記 為抽象的個體， 為所有字符長度為 的二進制串的集合。這個事件則向人們揭示，生命體也是計算的主體，不僅人、動物甚至更簡單的生命物質(zhì)也會進行計算，例如細胞核 DNA份子也可以是計算的主體。 ◆ 2021年 ,人類染色體的 DNA全序列測序完成，從此人類有了自己的遺傳密碼。種群 表示為 個個體的一個組，記為 ，定義適應值函數(shù) (實數(shù) )， 稱為個體的適應值。神經(jīng)網(wǎng)絡能夠從環(huán)境中學習，從而以新的方式對環(huán)境的變化作出反應時神經(jīng)網(wǎng)絡最有意義的性質(zhì)。 案例 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型中激勵函數(shù) Sigmoid圖像 ， Matlab程序如下 ： ? v = 10: : 10。a39。 ? plot(v, f, 39。各種不同的集群智能現(xiàn)象啟發(fā)人們產(chǎn)生不同的模仿集群智能的算法，例如蟻群算法、粒子群算法、元胞自動機算法等。 % n表示問題的規(guī)模（城市個數(shù)） ? D = zeros(n, n)。 % 各代最佳路線 ? L_best = inf .* ones(NC_max, 1)。 % 待訪問的城市 ? P = J。 to_visit = J( Select(1) )。 ? pos = find(L == L_best(NC))。 end ? % 第九步續(xù)：完成，輸出結(jié)果 ? Pos = find(L_best == min(L_best))。 ? plot(L_ave)。 支持向量機的訓練算法的基本模型 用于分類問題的支持向量機算法 ? Step1 設已知訓練樣本集 { }, 期望輸出 , 。 ( , ) , 1 , 2 , ,iix y i l?{ 1, 1}iy ? ? ? nixR?121 1 11m in ( , ). . 00 , 1 , 2 , ,l l li j i j i j ji i jliiiiy y K x xs t yC i l?? ? ???? ? ????? ? ?? ? ??* * * *12( , , , )l? ? ? ??? Step3 選擇 ，一個小于 C的正分量 , 并據(jù)此計算 。圖中右圖橫坐標表示迭代次數(shù) (算法一共執(zhí)行的次數(shù)
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