搜索资源列表
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- 用群智能改进禁忌搜索算法在多用户检测中的应用，希望有人能用得到-Swarm - Tabu Search Algorithm in multi-user detection of hope that someone can be used to be
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
PSOvrp
- 利用粒子群算法求解VRP问题程序，其中和禁忌搜索算法结合成混合算法求解，
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。
agentANT
- 用蚁群算法实现虚拟企业敏捷供应链的搜索，是不可多得的学习资料，供大家参考-with Ant Algorithm Agile Virtual Enterprise supply chain of searching, is a rare learning materials, for your reference
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
VRP
- 经典的粒子群算法（PSO），通过迭代搜索更新产生更优良的下一代解。供大家参考学习-classical PSO (PSO), through iterative search update produce the next generation better solution. For your reference learning
ana
- 蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题-Ant colony algorithm is a combinatorial optimization problem to solve a new type of general-purpose heuristic method, th
TSP
- 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。-Including ant colony, simulated annealing, genetic, neural networks, tabu search, such as intelligent optimization algorithm to TSP problem.
TabuSearch
- 蚁群算法实现紧急搜索tabuserach-Ant colony algorithm to achieve an urgent search tabuserach
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- 摘 要:在分析人工鱼群算法存在不足的基础上,对人工鱼群算法加以改进,提出了一种改进型人工鱼群算 法。该算法提高了全局搜索能力和收敛速度,并用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。 仿真结果表明,改进后的人工鱼群算法具有精度高、搜索速度快等特点,是一种求解复杂函数全局最优化的智 能算法 -Abstract: In analyzing the deficiencies of artificial fish-swa
pdoteaching.pdf
- 随机微粒群算法程序pdf 围绕粒子群的当前质心对粒子群重新初始化.这样，每个粒子在随后的迭代中将在新的位置带着粒子在上次搜索中获得的“运动惯性”从而可以在粒子群的运动过程中获得新的位置，增加求得更优解的机会.随着迭代的继续，经过变异的粒子群又将趋向于同一点，当粒子群收敛到一定程度时又进行下一次变异，如此反复，直到迭代结束-Random process pdf particle swarm optimization particle
Tabulist_for_LTOSP_with_2reservoirs
- 求解梯级水库群优化调度，采用禁忌搜索算法，考虑水库数为2个。-Solving steps-reservoir optimal scheduling using tabu search algorithm, considering the number of reservoir 2.
antforfood.pdf
- 本文介绍了一种新型模拟进化算法蚁群算法该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程，达 到求解组合优化问题的目的 -This article describes a new type of simulated evolutionary algorithm method of ant colony algorithm in the simulation of ant colony search for food through the proce
liziquansuanfaziPCBbanyuanjianzhongdeyingyong
- 粒子群算法在PCB板元件模板检测中的应用！ 使用粒子群搜索策略！-PSO components in the PCB board detection template! Search strategy using the Particle Swarm!
pso_vcpp
- 粒子群算法 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。-pso 粒子群优
Tsp_report_ant
- 蚂蚁算法（或蚁群算法，ant colony algorithm）是由Colorni和Dorigo等人提出的一类模拟自然界蚁群行为的模拟进化算法。 这类算法主要基于以下观察：像蚂蚁这类群居昆虫，虽然没有视觉且单个行为极其简单，但由这些简单的个体所组成的群体却常常表现出令人称奇的行为——能够在复杂的环境下最终找到从蚁穴到食物源的最短路径！仿生学家经过大量细致观察与研究发现，原来蚂蚁在寻食的过程中，通过一种称之为信息素（pheromone
PrincipleandApplicationofantcolonyalgorithm
- 蚁群算法的原理及其应用.pdf；；蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进 化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性 但有搜索时间较长,易陷入局部最优解的缺点。-The principle of ant colony algorithm and its application. Pdf ant colony algorithm is to optimize the emerging field of evolutio
psot
- 粒子群算法工具包，包括动态环境的寻优，还可以直观看到粒子的搜索过程-Particle swarm optimization tool kit, including the dynamic environment of the optimization, you can also see the particles in an intuitive search process