寻优仿真
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异步因子粒子群算法仿真优化平台
本项目主要实现了一种基于异步更新机制的粒子群优化算法。该算法的核心逻辑在于引入了动态调整的惯性权重W，其计算公式结合了最大速度限制wmax、最小速度限制wmin以及最大迭代次数itmax。在程序运行初期，系统会根据设定的粒子数N和参数维度D，在指定的搜索空间范围内（由xmin至xmax定义）随机产生各粒子的初始位置与速度。算法通过核心步长参数t控制演化精细度，配合学习因子c1和c2来协调个体的局部开发能力与群体的全局探索能力。该项目被设计为一个高度模块化的计算工具，允许用户通过简单的参数配置即可直接运行， -
基于遗传算法的TSP旅行商路径优化仿真系统
本系统旨在利用MATLAB平台模拟解决经典的组合优化问题——旅行商问题。系统首先在指定的二维平面区域内随机生成若干个坐标点作为目标城市，点与点之间通过计算形成一个访问所有城市且仅访问一次的闭环回路。核心算法通过模拟生物进化过程中的遗传机制，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉以及变异等算子，对候选路径进行迭代优化。项目不仅实现了对庞大解空间的快速搜索，寻找总行程距离最短的路径，还具备高度的可视化功能，能够实时展示每一代最优路径的布局变化。该仿真模型广泛应用于现代物流配送优化、交通诱导系统设计、工业机器人
