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🔥 内容介绍

1. 旅行商问题概述

旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求在一个给定的城市集合中找到一条最短的路径，使每个城市都被访问一次且仅访问一次。TSP在现实生活中有很多应用，如物流配送、车辆调度、旅游规划等。

2. 蜣螂优化算法

蜣螂优化算法（BOA）是一种受蜣螂滚动粪球行为启发的元启发式算法。蜣螂在滚动粪球时，会根据粪球的气味和周围环境来调整自己的滚动方向。BOA算法模拟了蜣螂的这一行为，通过不断地更新种群中个体的解并评估其适应度，来寻找TSP问题的最优解。

3. 基于BOA算法求解TSP问题

基于BOA算法求解TSP问题的步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的解，作为初始种群。

2. 评估种群：计算每个解的适应度，适应度越高，解越好。

3. 选择种群：根据适应度值，选择一部分解作为下一代的父代。

4. 交叉变异：对父代进行交叉变异，生成新的解。

5. 更新种群：将新的解加入种群，并淘汰适应度较低的解。

6. 重复步骤2-5，直到达到终止条件。

📣 部分代码

clearvarsclose allclcx(1)=rand;P=0.5;for i=1:4999    if 0<=x(i)<P        x(i+1)=x(i)/P;    end    if P<=x(i)<0.5        x(i+1)=(x(i)-P)/(0.5-P);    end    if 0.5<=x(i)<1-P        x(i+1)=(1-P-x(i))/(0.5-P);    end    if 1-P<=x(i)<1        x(i+1)=(1-x(i))/P;    end   endfigureplot(x,'.')xlabel('维度')ylabel('混沌值')figurehist(x)xlabel('混沌值')ylabel('频数')​​​

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

为了验证BOA算法的性能，我们将其应用于TSPLIB中的几个经典TSP实例。实验结果表明，BOA算法能够在合理的时间内找到TSP问题的最优解或接近最优解。

5. 结论

BOA算法是一种简单高效的元启发式算法，它能够有效地求解TSP问题。BOA算法具有鲁棒性强、收敛速度快等优点，可以应用于各种TSP问题。

🔗 参考文献

[1] 马晗,常安定,陈童,et al.基于文化混合优化算法的旅行商问题求解[J].计算机工程与科学, 2019, 41(7):6.DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2019.07.018.

[2] MA Han,CHANG An-ding,CHEN Tong,等.基于文化混合优化算法的旅行商问题求解[J].计算机工程与科学, 2019, 041(007):1273-1278.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合