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GA
- 遗传算法源码，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。-Genetic
the-wavelet-neural-network
- 城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经 网络的交通预测模型GA-WNN ,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA-WNN 预测模型对短时交通流的
liziqunpso
- 粒子群算法是一种进化计算技术，来源于对鸟群捕食的思考,最早由Kenney与Eberhart 于1995年提出。在PSO中，寻找最优解被看做群体寻找目标。个体在搜索的过程中具有自己的位置和搜索速度。个体追寻最优个体在解空间中进行搜索。搜索的过程是一个反复的迭代过程。在这个过程中，个体完成的任务一是找寻自己认可的最优解；另个任务是获知群体得到的暂时最优解。 -The particle swarm optimization is an evolutionary computation tech
Root_MUSIC-MATLAB
- 这是阵列信号处理中的一种music算法进化版，root music算法。-this is a matlab program about root_music.
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。-a genetic algorithm (GA)
c4
- 人工智能信息处理中的遗传算法，伴性遗传和病毒协同进化遗传算法的-Artificial intelligent information processing in the genetic algorithm, sex-linked inheritance and virus evolutionary genetic algorithm ppt
genetic-algorithm
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法-Genetic Algorithm
de-LDPC
- 该算法时LDPC码优化的好帮手。通过差分进化（DE）实现LDPC码度分布优化。给定码率，自动搜索最佳度分布。算法运算量较小，可以得到次优解。-The algorithm of LDPC code optimization is a good helper. Through differential evolution ( DE ) to realize LDPC code degree distribution optimization. Given rate, automatic search
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
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。-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a kind of reference for the evolution of biology law (the survival of the fittest, superior bad discard Genetic mechanism) evolved random search
matlab-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。
DEMat
- 微分进化优化算法，内含目前所有流行的微分算法-Differential evolution optimization algorithm, containing all popular differential algorithm
Evolution-of-the-immune-algorithm
- 进化免疫算法，matlab环境下实现故障诊断功能。-Evolution of the immune algorithm, and fault diagnosis function in the Matlab environment.
My_run_DE
- 完整的差分进化优化算法程序例子，可用用函数优化等多种优化问题。-The complete differential evolution optimization algorithm program examples, can be used to optimize the function optimization problem.
Tggenetich
- 此文档是遗传算法原理加源代码。生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 已通过测试。 -This document is the Genetic Algorithm and source code. Biological evolution is a fantastic optimization process, it is eliminated, by selecting
FDGPSOo
- 用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。-Algorithm for solving constrained optimization problems, algorithms, differential evolution/genetic algorithm/particle swarm algorithm fusion.
evolutionary-genetic-Matlab
- 多方式进化遗传算法Matlab源代码。 对于单种群进化，多方式进化 是提高全局搜索能力 和 收敛速度的一种有效策略。 -Multi-way evolutionary genetic algorithm Matlab source code. For single-population evolution, multi-way evolution is an effective strategy to improve global search ability and convergenc
GImpprovedSVVe
- 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合，构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM)，SVM 模型使用径向基函数(RBF))作为核函数，运用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码与优化搜索，，将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。 -Genetic algorithm (GA) combined with the traditional SVM algorithm to construct a parameter of the evolution of the optim
GNew_Genetic_e
- 遗传算法及其育种:GA于20世纪60年代由美国Michigan大学J.H.Holland教授[1]首先提出。它可广泛应用于人工智能、机器学习、函数的优化、自动控制等领域。GA的突出特点是将问题的解空间间通过编码转换为GA的搜索空间，把问题的解转换为生物的个体，并借助生物的遗传和进化理论，对多个个体同时进行选择、交叉和变异操作。这样，可以较快地搜索到最优解。但是，遗传算法易陷入局部最优。搜索效率还不是 -Genetic Algorithm and Breeding: GA 1960s firs
Parallel-genetic-algorithm
- 经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm