搜索资源列表
88124019DE
- 进化差分算法，遗传算法的分支，非常好，值得学习- model and its detailed introduction matlab realize
DECCG
- 使用了差分思想的协同进化算法的一个具体例子-Collaborative use of differential thinking is a specific example of the evolutionary algorithm
differential-grouping
- 利用差分算法，实现了自动高维度分解的粒子群算法，适合大规模协同进化的自动差分，分解问题规模，是粒子群算法的优化算法，包含测试函数、测试数据。-Using finite difference algorithm, and realized automatic decomposition of high dimension of particle swarm optimization (pso) algorithm, is suitable
RDG-MAENS
- 利用差分分组的协同进化算法，适合大规模优化算法，C语言实现-Cooperative Co-evolution with Differential Grouping for Large Scale Optimization
Differential-Evolution-Algorithm
- 进化差分算法，并运用测试函数测试了其精度与收敛性。-DEA for benchmarks.
JBDE
- 差分进化算法(Differential evolution algorithm)
混合CS算法的DE算法
- 混合CS(布谷鸟搜索)算法的DE(差分进化)算法(DE (differential evolution) algorithm for hybrid CS (cuckoo search) algorithm)
EPSDE
- 差分进化算法的改进算法，用于比较和测试算法性能。(Bio-inspired intelligent optimization algorithm matlab program)
SaDE
- 差分进化算法的改进算法，用于比较和测试算法的性能。(Bio-inspired intelligent optimization algorithm matlab program)
spMODE
- 该代码基于偏好实现了具有球形修剪的多目标差分进化算法的版本，有改进和处理的机制：多样性，针对性，多目标优化实例以及受限优化实例。(It is a MOEA with mechanisms to improve and deal with:Diversity, Pertinency, Many-objective optimization instances, Constrained optimization instances.)
DE
- 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等(DE optimization algorithm)
ABC_1
- 人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来，以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年，Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化，并对由人工蜂群算法（ABC），遗传算法（GA），粒子温度算法（PSO）和粒子温度灵敏演化算法（PS-EA）产生的结果进行了比较。 结果表明，人工蜂群算法优于其他算法。2009年，Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的
PSO_DE
- 粒子群与差分进化混合算法，将两种算法进行了有效的融合，并进行了测试(Hybrid algorithm based on PSO and DE)
DE_standard
- 标准差分进化算法，使用C#编写的，比较不错，个人调试通过(DE Standard with C# )
chap10
- 整定PID参数时，需采用一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的组合优化方法(When tuning PID parameters, an efficient combination optimization method is needed, which does not need any initial information and can seek global optimal solution)
Evolutionary Optimization Algorithms
- 多种智能算法matlab源程序，即有一些常用的算法，也有一些新颖的算法，用于求解优化问题。包括PSO（粒子群优化算法）,GA（遗传算法）,DE（差分进化算法）,GWO（灰狼优化算法）,FA（萤火虫优化算法）,IWD算法,MBO（帝王蝶优化算法）,SBO（序列最小优化）,SOS（共生生物搜索算法）,WEO算法,BBKH算法,BBBC算法
DE
- 差分进化算法 可以通过该算法进行参数的寻优化，并结合其他建模算法对参数进行拟合(The differential evolution algorithm can be used to optimize the parameters and to fit the parameters with other modeling algorithms)
DE-ANN
- 本程序用差分进化算法来优化神经网络，克服局部最优，使得全局最优，亲测可用(This program uses differential evolution algorithm to optimize neural network, overcome local optimum, make global optimum and pro-test available.)
DEGWO
- 一种差分进化与灰狼算法结合的混合算法，可以运行。(A hybrid algorithm combining differential evolution and gray Wolf algorithm.)
栅格法路径规划
- 利用差分进化和粒子群优化算法在栅格地图中寻找最优路径(Using Differential Evolution and Particle Swarm Optimization to Find the Optimal Path in Raster Map)