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基因算法
- 基于MATLAB的基因算法工具。用于数值的全局寻优计算。-MATLAB-based genetic algorithm tool. The overall situation for numerical optimization.
pso_c+
- 这是一个pso程序源代码，pso源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术，属于进化算法的一种。 优点：收敛速度快，具有全局寻优能力，而且编程简单，易于推广使用。 -This is a pso source code, pso out of the flock of predatory behavior and evolutionary computation invention of the technology is an
Matlab遗传算法改进程序
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习
基因算法
- 基于MATLAB的基因算法工具。用于数值的全局寻优计算。-MATLAB-based genetic algorithm tool. The overall situation for numerical optimization.
GTPSO
- 提出一种改进的粒子群优化算法———基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO) 。GTPSO在 保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计 算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题, GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算 法和粒子群优化算法。-An improved particle swarm optimization algor
electricity_market
- 该文件是优秀论文并带有相应的源码。在Matlab软件平台上，对所提出的基于遗传算法的电力系统电力市场分段竞价交易算法进行了阶梯型报价曲线、线性报价曲线这两种常用报价曲线情况下的算例验证，计算结果显示算法的寻优效果因报价曲线性质的不同而略有区别，但两种情况均可得到优化的购电费用。实验结果证明了该算法应用于分段竞价模型的有效性和可行性，且不受报价曲线形式的限制。-The document is an excellent paper with
fangchapso
- 最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于 多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分 割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割 阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提 高了图像分割
GeneticAlgorithm
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习
P4-1
- 传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、
svm-toolbox
- matlab 支持向量机工具箱可以实现输入数据并对数据按指定的寻优方式和核函数计算出数据分类决策函数。-matlab SVM toolbox for data classification
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习
30-case-analysis-of-neural-network
- 主要描述BP神经网络、SVM 的数据分类预测、Elman神经网络的数据预测粒子群优化算法的寻优算法、遗传算法优化计算等书中详细介绍了每种源程序代码及编写规范。-Mainly describes the classification of data with BP neural network and SVM prediction, Elman neural network data prediction particle swarm o
GA
- 遗传算法的寻优计算 基于遗传算法的有约束的线性方程的最优值寻优-Genetic algorithm has a optimal value optimization constraint linear equation
ant_colony_algorithm
- 基于matlab的蚁群算法寻优计算，亲自测试可以使用，方便大家学习蚁群算法-Matlab-based ant colony optimization algorithm for computing personally test can be used to facilitate learning ant colony algorithm
模拟退火算法计算函数最小值以及SVM参数寻优
- 利用模拟退火算法求解已知函数的最小值，即模拟退火算法寻优问题，可以广泛推广。(Using simulated annealing algorithm to solve the minimum of the known function, that is, the simulated annealing algorithm optimization problem, can be widely promoted.)
powerflowcalcut
- 基于遗传算法和非线性规划寻优混合算法的电力系统最优潮流计算(Optimal power flow calculation of power system based on hybrid algorithm of genetic algorithm and nonlinear programming optimization)
SVMcg
- LIBSVM的参数寻优，主要是自动计算惩罚系数和核函数中的gamma函数(The parameter optimization of LIBSVM is mainly to automatically calculate the penalty coefficient and the gamma function in the kernel function)
13中粒子群优化算法
- 十三种各种用于寻优计算的粒子群智能优化算法源程序(The source program of thirteen kinds of particle swarm intelligent optimization algorithms for optimization calculation)
改进粒子群算法example
- 改进的粒子群算法源代码，可以对多元目标函数进行寻优计算。(Improved source code for particle swarm optimization)
SOA程序
- 针对面临的问题寻找优化解是人类的思维习惯和行为方式。借鉴人类丰富的社会经验，模拟人类搜索活动的智能行为，提出了一种新的基于种群的启发式随机搜索算法，即人群搜索算法 SOA（seeker optimization Algorithm）。SOA 研究人类在随机搜索时所采用的交流、协作、记忆、推理、学习知识与经验等的智能行为，结合搜索和进化思想，以搜寻队伍为种群，以搜寻者位置为优化问题的候选解，通过模拟人类搜索的“经验梯度”和不确定性推理，分