搜索资源列表
gpso4.2-opt
- 基于遗传微粒群算法，对旅行商问题求解，采用2-opt进行局部搜索。GPSO4tsp-Genetic particle swarm algorithm for solving the traveling salesman problem, using 2-opt local search. GPSO4tsp
jubuhesuijisuanfa
- 局部搜索优化算法，主要利用局部搜索的技术进行目标优化，可用于优化问题。-Local search optimization algorithm, the main use of local search-objective optimization techniques can be used for optimization problems.
SAPSO
- 本程序介绍了一种改进的粒子群寻优算法；该算法可以更好的实现粒子群寻优过程中的全局搜索与局部搜索值间的平衡。从而寻得最优结果。-This program introduces an improved particle swarm optimization algorithm This algorithm can better realize the particle swarm optimization in the process of the balance between global se
TS
- 禁忌搜索（Tabu search）是局部邻域搜索算法的推广，Fred Glover在1986年提出这个概念，进而形成一套完整算法。 -Tabu search
The-Cuckoo-SearchThe-Cuckoo-Search
- 布谷鸟搜索(CS)算法是根据生物界中布谷鸟的寄生繁殖机理而提出的一种仿生智能优化算法，由于布谷鸟搜索算法具有优秀的全局搜索和局部搜索能力，并且控制参数少，收敛速度快-The Cuckoo Search (CS) algorithm is a bionic intelligent optimization algorithmbased on the mechanism of biological reproduction in parasitic cuckoo proposed. Dueto th
findPointNormals
- 基于kd-tree搜索算法，利用局部邻域的平面拟合，检测三维点云数据的法线方向- Estimates the normals of a sparse set of n 3d points by using a set of the closest neighbours to approximate a plane.
IABC
- 在求解函数优化问题时，为了提升人工蜂群算法局部搜索能力，提出了一种新颖的混沌蜂群算法。-in order to improve the ability of artificial bee colony algotithm at exploitation, a novel chaos-artificial bee colony algorithm is proposed for continuous function optimization problems.
POS_mod
- 改进的粒子群算法(PSO)MATLAB源程序m文件，在粒子群算法中引入克隆、选择算子寻求最优解。在同一粒子周围使用克隆选择算子进行多个方向的全局和局部搜索，促使种群中粒子快速进化，较快的得到局部最优和全局最优的位置-Improved particle swarm optimization algorithm (PSO) MATLAB source M files, in the particle swarm optimization algorithm to clone, the operat
FOA-algorithm-
- FOA是一种较新的只能算法，该算法具有较强的搜索能力，局部搜索能力较强，在连续问题和离散问题上都有很多的应用-FOA is a newer only algorithm, the algorithm has a strong search ability, strong local search ability, continuous problems and discrete problems have a lot of applications
geneticVRP
- 路径组合编码的遗传算法应用于求解VRP问题时，顺序交叉算子局部寻优能力不足的缺陷，引入一种进化逆转算子，改进了遗传算法求解VRP问题时的局部搜索能力- U8DEF u5EF3 u7401 u7C1 u7R1 u7 U5B50 u5B0 u90E8 u5BFB u4F18 u803F0 u5B0 u4E0 u8DBY u7DB4 u7684 u7F3A u9677 uFF0C u5F15 u5165 u4E00 u79CD u8FDB u531
蛙跳程序
- 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
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- RBFS算法递归最佳优先搜索：A家族和LRTA算法联机局部搜索,又名实时学习A搜索,同为A家族实现图的单源最短路径()
iznclions
- RBFS算法递归最佳优先搜索：A家族和LRTA算法联机局部搜索,又名实时学习A搜索,同为A家族实现图的单源最短路径()
tesk-distinguish-multi_tasking
- 高效的k-means算法实现,使用了k-d树与局部搜索等提高k-means算法的执行效率,同时包含示例代码,用c++代码实()
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- RBFS算法递归最佳优先搜索：A家族和LRTA算法联机局部搜索,又名实时学习A搜索,同为A家族实现图的单源最短路径()
967578
- 高效的k-means算法实现,使用了k-d树与局部搜索等提高k-means算法的执行效率,同时包含示例代码,用c++代码实()
IEPHONM
- RBFS算法递归最佳优先搜索：A家族和LRTA算法联机局部搜索,又名实时学习A搜索,同为A家族实现图的单源最短路径()
PSOGA
- 粒子群优化算法，弥补pso全局搜能力差，GA局部搜索能力差的不足(Particle Swarm Optimization (PSO) can make up for the deficiencies of poor global search ability of PSO and poor local search ability of GA.)
蚁群算法
- 本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长，易陷入局部最优解等突出缺点，使得求解效果不是很好。针对这些缺陷，提出了改进的蚁群算法（最大-最小蚂蚁系统）求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。(In this paper, the basic theory of ant colony algorithm and
PSO的PID控制器
- 针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究。由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法。采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真。仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性。(