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差分进化算法(DE.m)
差分进化算法(DE.m)
于 2021-05-06 发布
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于PI控制的永磁同步电机仿真
【实例简介】基于PI控制的永磁同步电机仿真,转速环、电流环均为PI控制器
2021-06-20 00:30:58
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采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理: 本质上也是一种概率算法,通过大概率收敛到最佳值,和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈,使得较佳的解具有大概率被选到,当全局都选用较佳的解,变可以得到整体的最优解。 2几个关键点: 1)概率选择:受信息素浓度和启发函数影响,启发函数为距离的倒数 2)信息素挥发:考虑到信息素随时间的挥发,加入挥发因子 3程序设计步骤: 1)初始化各个参数:包括各点的距离,信息素的初始浓度,蚂蚁数量,信息素挥发因子,信息素和启发函数的重要度因子,启发函数,最大迭代次数,路径记录表等等 2)迭代:对每个蚂蚁随机制定初始值,再根据概率选择,选择出每只蚂蚁的路径,确定每只蚂蚁的路径总长度,以及蚁群的最佳路径长度和平均长度,并对信息素进行更新。 3)展示:展示出最佳路径,以及最佳路径对迭代的变化图 4Matlab代码 程序说明:采用蚁群算法求取TSP问题,共有34个城市,从txt文件加载数据: 运行结果:
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