人工智能实验

使用Python3.选取各个时刻点的环境温度(environmental tem-perature, ET)、环境湿(environmentalhumidity ,EH)、环境风速(environmental windspeed, EW) 导线温度(conductor tempe...

使用Python3.    城市总数目为14，采用以下城市坐标，坐标取整数。    随机产生一个合法的初始解，第一个城市固定，后面的两个城市交换。    巡回路径的城市间距离之和作为目标函数，函数值最小即为最优解。    禁忌对象为两个城市的交换，同时设定特赦值，当出现最优解且禁...

使用Python3.    背包物体的个数为10，背包容量C,物品价值p，物品重量c。    随机选取物品, 若 i 不在背包中, 则将其直接放入背包中, 或同时从背包中随机取出另一物品 j ; 若 i已在背包中, 则将其取出, 并同时随机装入另一物品j .4、计算背包价值与合法...

使用Python3.    背包物体的个数为10，背包容量C,物品价值p，物品重量c。初始化概率模型每维为0.    通过概率模型，产生n个体。个体适应度为背包中物体的价值总和取负数，但是背包超重的情况下，方案不合法。所以加入罚函数，设超过部分重量为r，将适应值加上r^2*M，只...

使用Python3.    城市总数目为14，采用以下城市坐标，坐标取整数。    给每一个粒子赋予随机解，和空交换序（即速度为0）。（1）首先计算粒子当前位置与局部最优解的差，结果为一个交换序ss1，并以概率u1保留其中的交换子。同理计算粒子当前位置与全局最优解的差，以概率u2...

使用Python3.    城市总数目为30，每个城市的坐标以（x，y）表示，x，y的取值均为0~30的随机数。随机产生n条长度为m的数组。n代表个体数目，m代表城市个数。在本次实验中设定n=10，m=30。且同一个体中的m个数互不相同，因为每个城市只经过一次。根据使用贪心算法所...

使用Python3.    城市总数目为30，每个城市的坐标以（x，y）表示，x，y的取值均为0~30的随机数。随机产生n条长度为m的数组。n代表个体数目，m代表城市个数。在本次实验中设定n=10，m=30。且同一个体中的m个数互不相同，因为每个城市只经过一次。    将城市之间...

用hopfile实现八皇后问题。使用Python3.实验表明Hopfield网络具有一定的不稳定性，虽然大多数时候能够收敛到一个可行解，但有时会出现能量函数的收敛结果依然较大，主要是因为sumA、sumB1、sumB2、sumB3、sumB4某个值不为0，只要这几个值均为0，则收...

试设计一个具有5*5神经元平面阵的SOM网，建议学习率(t)在前1000步训练中从0.5线性下降至0.04，然后在训练到10,000步时减小至0。优胜邻域半径初值设为2个节点(即优胜邻域覆盖整个输出平面)，1000个训练步时减至0(即只含获胜节点)。每训练200步保留一次权向量...

编程实现BP神经网络算法；探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系；修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。   按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。可修改学习因子可任意指定隐...