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rrpso
- 基于遗传交叉的粒子群优化算法有很好的计算效果-Genetic cross-PSO has good calculation results
Evolution-Computation
- 阐述演化计算的课件，包括遗传算法，粒子群优化，多峰优化，多目标优化等等，清华大学 于歆杰-Evolution Computation
apso
- pso优化算法，粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutat
Opposition-based-Stud-Genet
- 为进一步提高螺栓遗传算法的优化效率，加速寻优过程，提出基于对立策略的螺栓遗传算法。该算法在种群初始化阶段和变异阶段均用对立取代随机方式，提高产生解的质量。利用测试函数对算法的效率进行检验，将其与差分算法、遗传算法、粒子群算法和螺栓遗传算法进行对比，结果表明，新算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。-In order to improve the performance of Stud Genetic Algorithm(SGA) an
neuralnetwork
- 神经网络的经典应用，小波神经网络、离散神经网络、模糊神经网络、遗传算法、粒子群优化-Classic application of neural networks, wavelet neural network, discrete neural networks, fuzzy neural networks, genetic algorithms, particle swarm optimization
EA
- 使用遗传算法、粒子群优化算法和量子遗传算法对认知无线网络进行频谱分配-Using genetic algorithms, particle swarm optimization algorithm and quantum genetic algorithm for spectrum allocation in cognitive radio networks
Ant-Colony-Algorithm
- 目前智能算法越来越受到人们的关注,如神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等,蚁群算法是受自然界中蚂蚁搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法。-Currently more and more intelligent algorithm attention, such as neural networks, genetic algorithms, ant colony algorithm, particle swarm algorit
The-new-meta-heuristic-algorithm-bat
- 摘要：新型元启发式算法例如粒子群算法，萤火虫算法，和声搜索算法已经成为现今复杂的优化问题的有效解决方法。该文基于蝙 蝠的回声定位行为提出了一种新型的元启发式算法———蝙蝠算法，同时也将现有的一些算法的优点引入到该算法中。 改文对该算 法进行了详细的公式化表述并对其执行流程的作出了说明，并且将该算法与遗传算法、粒子群优化算法等算法进行了比较。仿真结 果表明,蝙蝠算法明显优于其他算法，并对进一步的研究作出了展望。-Summary
cfir
- 他的文档中包含的遗传算法，粒子群优化和用MATLAB编写的基本范例应用实例，希望对初学者有所帮助。如果insuffic -This document contains genetic algorithms, particle swarm optimization and application examples of the basic examples using MATLAB to prepare, and I hope to
PSO_about
- 粒子群算法matlab代码吐血推荐。粒子群算法，也称粒子群优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法。它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种
liziqunsuanfa
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(C
FEGAPSO
- 一种结合遗传算法和粒子群优化算法的高光谱图像分类方法。-Feature Selection Based on Hybridization of Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization
SVC
- 建立LibSVM预测模型，基于网格算法、粒子群算法、遗传算法优化了模型参数，并由最终模型预测了给定切削参数下零件的粗糙度等级。-Establish LibSVM prediction model, grid-based algorithm, particle swarm optimization, genetic algorithm to optimize the parameters of the model, the final m
GAaPSO
- 遗传-粒子群算法 PSO-GA算法 解决多目标优化算法问题，针对最优解求解可得到更好的解，接近最优的目标值。(Genetic algorithm (PSO) PSO-GA algorithm is used to solve the multi-objective optimization problem, and the better solution is obtained for the optimal solution, an
MATLAB智能算法30个案例分析——源代码
- 算法优化，包括粒子群算法，遗传算法以及多种神经网络(optimization algrithm,include PSO algrithm GA and other kind algrithm ,and many kinds of Nural network)
PSO算法程序
- 粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化计算技术。与遗传算法相比，PSO没有遗传算法中的选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation)等操作，而是通过粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。(Particle Swarm Optimization (PSO) is an evolutionary computing technique based on group intelligence. Compared
pso
- 应用粒子群算法进行迭代优化，寻找目标最优值(Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used for iterative optimization to find the optimal target value)
pso
- 用于优化参数，粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单
混沌蚁群算法
- 前推回代法的辐射状配电网潮流程序 matlab编写蚁群算法实践 粒子群工具箱PSOt 基于遗传算法配电网无功优化方法程序源代码 求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法(Forward push back generation method of radial distribution network tidal current procedures matlab prepared ant colony algorithm PSOt bas
PSO
- 用二阶振荡粒子群优化算法、混沌粒子群优化算法、基于选择的粒子群优化算法、基于交叉遗传的粒子群优化算法、基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题(Second order oscillation PSO, chaotic particle swarm optimization algorithm, particle swarm optimization, genetic optimization algorithm based on