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DVHOPS.zip_DV-Hop定位算法与PSO及遗传算法的结合应用

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简介：
本研究探讨了将粒子群优化（PSO）和遗传算法应用于改进DV-Hop无线传感器网络定位技术的方法，通过优化距离估计提升节点定位精度。 基于粒子群优化（PSO）和遗传算法的DV-hop算法在定位方面表现出较好的效果。

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  • DVHOPS.zip_DV-Hop定位算法与PSO及遗传算法的结合应用
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    本研究探讨了将粒子群优化（PSO）和遗传算法应用于改进DV-Hop无线传感器网络定位技术的方法，通过优化距离估计提升节点定位精度。 基于粒子群优化（PSO）和遗传算法的DV-hop算法在定位方面表现出较好的效果。
     
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    本项目探讨了遗传算法（GA）在提高目标定位精度中的应用。通过优化参数设置，研究展示了如何利用遗传算法有效减少位置误差，提升定位系统的准确性与可靠性。 利用遗传算法来解决目标位置估算过程中出现的随机误差。
     
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    DV-Hop和改进型DV-Hop定位算法是无线传感器网络中广泛采用的技术。这些算法通过估算节点间的距离来确定未知节点的位置，尤其适用于大规模、低能耗的应用场景。 DV-Hop定位算法是APS系列中最常用的定位方法之一。该算法的定位过程不需要依赖测距技术，而是利用多跳信标节点的信息来进行节点定位，因此具有较大的定位覆盖率。
     
  • Kriging与遗传算法结合
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    本研究探讨了克里金法(Kriging)与遗传算法(GA)的有效结合，旨在优化复杂工程问题中的模型预测和参数寻优。通过将空间统计分析技术与进化计算策略相融合，该方法能够显著提升设计探索的效率和精度，在航空航天、机械工程等领域展现出广阔的应用前景。 基于Kriging及蚁群算法实现优化，其中Kriging采用DACE工具箱。
     
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    本代码融合了遗传算法和蚁群算法的优势，旨在解决复杂的优化问题。通过模拟生物进化及蚂蚁觅食行为，有效提高了搜索效率与解的质量。 遗传算法与蚁群算法结合的实例代码已经验证过并且可以实现。
     
  • 939765 COMSOL与MATLAB结合的COMSOL遗传算法研究_comsol遗传算法
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    本文章探讨了如何将COMSOL多物理场仿真软件与MATLAB相结合，利用遗传算法优化复杂的工程问题。通过这种集成方法，可以有效地解决需要高度并行计算和复杂参数调优的应用场景。 实现遗传算法与COMSOL的结合，并包括与数值软件COMSOL相关的测试函数。
     
  • 量子遗传算法及其与传统遗传算法的差异，MATLAB应用
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    本篇文章探讨了量子遗传算法的概念、原理及其实现，并详细比较了它与经典遗传算法之间的区别和优势，同时介绍了在MATLAB中如何实现量子遗传算法。 量子遗传算法在MATLAB环境下对标准函数进行优化的源程序可以被重新编写或探讨其应用细节。这种算法结合了量子计算原理与传统遗传算法的优势，用于解决复杂优化问题具有高效性。对于希望研究这一主题的人士来说，相关的代码实现和案例分析是非常有价值的资源。
     
  • GLCM MATLAB代码-CGA：协作遗传算法结合合作博弈论应用于遗传算法
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    本项目提供了一个MATLAB实现，将协作遗传算法（CGA）与合作博弈理论相结合，优化了遗传算法的性能，适用于解决复杂优化问题。 CGA的MATLAB代码：协同遗传算法论文参考——Guha, R., Khan, A.H., Singh, P.K.等人在《神经计算与应用》(2020)上发表的文章中提出了一种用于视觉人体动作识别的新功能选择模型。 数据集包括： - Weizmann 数据集：Blank M，Gorelick L，Sechtman E 等人（2005）的动作作为时空形状。在第十届IEEE计算机视觉国际会议（ICCV05），第1卷中发表。 - KTH 数据集：Schuldt C, Laptev I, Caputo B (2004) 采用局部SVM方法识别人类行为，见于2004年第17届国际模式识别会议论文集。IEEE出版。 - UCF 数据集：Liu J., Luo J., Shah M.（2009）从野外视频中识别现实动作，在IEEE关于计算机视觉和模式识别的会议上发表。 - HMDB 数据集：Kuehne H, Jhuang H, Garrote E 等人 (2011) 用于人类运动识别的大规模视频数据库，见于2011年国际计算机视觉会议。IEEE出版。
     
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    本资源提供了一种用于解决复杂车辆调度问题的创新算法——模拟退火遗传算法，并通过MATLAB实现。该方法融合了模拟退火和遗传算法的优点，有效提高了车辆路径优化的效率和质量。 模拟退火遗传算法在车辆调度研究中的应用，并包含完整的MATLAB程序。