搜索资源列表
binary
- 利用遗传算法求最小值，程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值，以及对应的x值，算法中使用二进制编码，交叉采用不同交叉和优势交叉，变异也分两种，不用变异和优势变异-using genetic algorithms for the minimum, procedures to seek expressions x1 x1 x2 * * * x2 x3 x3 another 2 ~ 2 on the mini
改进的遗传算法
- vb写的改进的遗传算法程序。是一些通用代码，与具体问题对应的代码空出来，用的时候填进去。根据我的经验，要想用好遗传算法，代码必须自己写，因为问题不同，编码，杂交，变异算子可能都不一样。特别是杂交算子，需要根据问题调整，甚至创造出新的杂交方法。而且适应度计算的代码也需要自己写，特别是带约束的优化问题 -vb write improvement in the genetic algorithm. Some common code, with
遗传算法解TSP
- 实现用固定变异概率和自适应变异概率解tsp问题的比较，自适应式算法采用基于种群差异度的自适应算法，详见实验报告-achieve fixed mutation probability and Adaptive Solutions tsp mutation probability of comparison, Adaptive Algorithm-based differences in the populations adaptive a
psoMB
- this code written for solve a sample test function by pso based on mutation.
Mutation_of_the_PSO
- 引入变异算子的PSO，希望对大家的学习研究有所帮助。-Mutation of the PSO, we hope to help the study of learning.
Simple-genetic-algorithm-source-code
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个
AGA
- 介绍一种改进传统遗传算法的新方法，通过调节交叉概率和变异概率-Introduction of a new genetic algorithm to improve the traditional method, by adjusting the crossover probability and mutation probability
1223345
- 摘要：人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁 移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性，并对其收敛性进行了 证明。通过对函数的数值实验测试结果表明，改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。 -Abstract: The migration algorithm simulation
PSOGA
- PSO和GA的结合算法，对PSO中效果较差的粒子进行交叉和变异操作。-The combination of PSO and GA algorithm, PSO particles in the less effective cross and mutation.
MutationTesting
- A simple mutation testing based mini project handout
cauy_guassian
- Cauchy mutation based on guassian particle swarm optimization
Immunity-clone-algorithm-with-mutation-coevolution
- 利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的算法. 算法的主要特点是:在迭代过程中,不仅抗体得到进化,同时建立变异向量集,令变异向量同步进化,协同工作,达到优化的目的. 仿真实验表明,所提出的算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务-By using the clonal selection echanism of the immune system , a method for function optimizing
Particle-algorithm
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且
Mutation
- this book describe mutation test ,very important test in testing software
pso-with-mutation-operrator
- 带变异算子的粒子群优化算法,针算法存在易陷入局部最优点的缺点，提出带变异算子算法-Particle swarm optimization algorithm with mutation operator the needle algorithm easy to fall into the shortcomings of local minima, the proposed algorithm with mutation operator
function crossover mutation selection
- 利用matlab实现变异，交叉，选择等功能(crossover, mutation with MATLAB)
Large mutation genetic algorithm
- Large mutation genetic algorithm
GBO加了柯西莱维
- 利用柯西突变策略和莱维飞行策略来提高GBO算法的开发和探索能力(The Cauchy mutation strategy and Levy flight strategy are used to improve the development and exploration ability of GBO algorithm)
A Self-Adaptive Mutation Neural Architecture Search Algorithm Based on Blocks
- 是关于文章A Self-Adaptive Mutation Neural Architecture Search Algorithm Based on Blocks的Matlab源代码，希望对从事这个方向的人员有所帮助。 文章关键字：卷积神经网络，遗传算法，自适应变异，神经结构搜索。