我是一直想學帶約束條件的，因為可以作後面很多用途，但是一直沒找到，智慧型演算法的原理也比較難理解，即使理解了，寫出**也看不懂，導致很傷。不過你也不要傷心，今天我來給你舉例解決一下。我自己看了很多相關的書籍，很多智慧型演算法講解的書裡面根本都是給你講的求極值（最大或者最小），都是不帶約束條件的，基本都是在乙個區間求解乙個值，雖然他寫的也不錯，但是這個可以用更簡單的方法就可以了，何必這麼麻煩，對於帶約束條件這樣的模型研究懂乙個就可以遷移到去求解最短路徑，揹包，旅行熵問題，特別是物流選址，只要寫好了約束條件，就可以一樣的求解。說了這麼多廢話，馬上進入正題
目標函式 yy=-5x1-4x2-6x3
約束條件 x1-x2+x3>30
3x1+2x2+4x3<=42
x1&x2&x3>0
3x1+2x2<=20
求解結果
**如下
這裡最核心的地方就是寫入約束條件在適應度函式前面
粒子群課設 基於粒子群演算法的排課系統設計
基於粒子群演算法的排課系統設計 李道旺李桂珍 期刊名稱 臨沂大學學報 年卷 期 2013 035 003 摘要 排課問題是乙個有約束的 多目標的組合優化問題 在針對遺傳演算法在 求解該問題時搜尋效率較低的情況下 提出了乙個基於粒子群的排課演算法 在演算法設計過程中 考慮排課過程中所出現的各種時間 空...
基於粒子群演算法的多目標搜尋
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基於層次學習的粒子群演算法 LLSO
近期閱讀了關於大尺度優化問題 a level based learning swarm optimizer for large scale optimization 是對pso做出的改進，演算法容易實現，這裡做出簡單總結。一 動態層數選擇 將種群按適應度值進行排序，排序後將粒子分層，層數的大小從層數...