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包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决
- 包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决，matlab程序。
差别算法matlab源码
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).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。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应
禁忌搜索算法实现蚁群繁殖问题算法
- 采用禁忌算法实现的蚁群繁殖算法，该问题可以很好地解决蚁群问题中优化问题-taboo algorithm using the Ant Algorithm breeding, the problem can be successfully resolved ant colony optimization problems
EGA
- 遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法，它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想，仿效生物的遗传方式， 从随机生成的初始解群出发，开始搜索过程。解群中的个体称为染色体，它是一 串符号，可以是一个二进制字符串，也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后，根据个体的 适应度〔fi
CDAPSO
- 一种新的随机优化技术:基于群落动态分配的粒子群优化算法(Community Dynamic Assignation-based Particle Swarm Optimization,CDAPSO)。新算法通过动态改变粒子群体的组织结构和分配特征来维持寻优过程中启发信息的多样性,从而使其全局收搜索能力得到了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。-a new stochastic optimization techniques : C
PSO-evolutionarycomputation
- 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。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比
Optimizers
- 一系列好用的用户友好的启发式优化算法，包括非自适应算法，基于模拟退火算法的种群算法，基本遗传算法，差分进化算法以及粒子群优化算法。此外，也包括神圣算法，它利用了所有这些优化算子，虽然有时交换种群之间的不同算法。-A nice set of user-friendly heuristic optimizers. Included are a non-adaptive, population based Simulated Annealin
GSO
- 群搜索优化算法(Group search optimizer, GSO)函数优化程序，包含几种常用的单模及多模标准测试函数。运行demo即可。-Group search optimizer (GSO) program for nemerical funciton optimization. It contains several singlemodal and multimodal functions. Please run "demo
SGSO
- Simplified Group Search Optimizer Algorithm ( SGSO ),一个简单的群搜索优化算法，可用于高维优化问题.-Simplified Group Search Optimizer Algorithm ( SGSO )
SGSO
- GSO群搜索优化算法的一个改进算法：SGSO算法(Simplified Group Search Optimizer Algorithm),可用于高维优化问题.-SGSO（Simplified Group Search Optimizer Algorithm）
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
- 基于量子的粒子群优化算法,该算法通过粒子群有量子的行为，提高了算法的寻优能力，增强了算法的全局搜索能力，有效的避免了“早熟”问题。(Quantum based particle swarm optimization algorithm.The algorithm improves the searching ability of the algorithm by quantum behavior of particle swarm, a
最基本的蚁群算法+2opt邻域搜索_求解TSP
- 蚁群算法，蚁群优化算法（ant colony optimization,ACO）就是一种特别成功的元启发式算法，在20年前诞生于意大利的一所最负盛名的大学——米兰理工大学。其灵感来源于真实蚂蚁的行为。(We list below 25 TSP instances taken from the World TSP. For these instances, the cost of travel between cities is spec
粒子群算法实例 (2)
- 本文主要利用粒子群算法解决连续函数的最小值问题，粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局 搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。(Good particle swarm optimization and source program)
PSO
- 基本粒子群搜索优化算法，包含优化主程序与待优化函数子程序(Basic Particle Swarm Optimizaiton algorithm)
粒子群算法 matlab
- 一种基于迭代的优化算法，系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索(Particle swarm optimization)
改进的群搜索优化算法_景书杰
- 群搜索优化算法在matla中的实现，群集智能算法( Swarm Intelligence Algorithm)是 近 年出现的一类新的智能优化算法。 与其它基于随机搜 索的优化算法一样，具有易实现、 适用范围广的特点。(preindex=index; prebestmember=bestmember; fvalue = eval(strcat(fname ,'(population)')); [fbestval,ind
蚁群算法
- 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群算法的matlab实现(Ant colony algorithm is a probabilistic algorithm for finding optimal paths. It
粒子群
- 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
matlabprogram
- 智能优化算法及其MATLAB仿真实例，包括进化类算法，群智能算法，模拟退火算法，禁忌搜索算法，神经网络算法等程序源码(Intelligent optimization algorithm and MATLAB simulation examples, including evolutionary algorithm, swarm intelligence algorithm, simulated annealing algorithm,