搜索资源列表
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。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
optimizationinMatlab.rar
- MATLAB最优化计算20例.m文件，包括二次插值，黄金分割，罚函数法，遗传算法，拉格朗日乘子法等,MATLAB Optimization Calculation of 20 cases. M documents, including quadratic interpolation, Golden Section, penalty function method, genetic algorithm, Lagrange multiplier method
chap1
- 基于遗传算法的PID参数优化的MATLAB程序，采用的是二进制编码方式，通过传递函数的离散经过适应度计算 选择复制 交叉 变异操作得到最优解。-PID parameters based on genetic algorithm optimization of the MATLAB program, using the binary encoding, by the discrete transfer function adapted calculation select Copy crossov
JTXHFANGZHEN
- 本文在分析城市交通信号控制研究现状和交叉口交通信号控制原理、评价方 法的基础上，设计了单交叉口交通信号两级模糊控制系统。分级模糊控制能有效 减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城市交叉口交通信 号控制。但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题。为此本文进 一步采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化。本文提出的方 法具有分级模糊控制的优点，同时可以使模糊隶属度的选取更为合理，获得更好 的控制效果。对一个四相位单交叉口，利用MA
matlab
- 关于两个目标函数的，利用matlab遗传算法工具箱的优化程序。-The two objective function, using genetic algorithm matlab optimization toolbox procedures.
yichuanyouhuasuanfachengxu
- 遗传优化算法，能够实现自然数域内任意函数的极大值求解，效果很好。这是我的课程实验报告。-Genetic optimization algorithm, to achieve a natural function of the number of arbitrary region of great value to solve, very good. This is my experiment reports courses.
cccc
- 摘要:提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。 最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行 了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。 -Abstract:In order to effectively solve multiobjective optimization problems, a novel
exp2
- 本实验是遗传算法和鱼群算法求解无线传感覆盖问题（组合优化类）的实验。代码可供参考，只需更改目标函数就可以做别的实验。 代码主要包括三个功能： 1.绘图，绘制横纵坐标轴和各点坐标以及各点覆盖范围。 2.遗传算法。CGA类中包括二进制遗传算法。 3.鱼群算法。CFA类中包括二进制离散组合鱼群算法。-The WSN coverage control by GA and AFSA
zhishiku
- 此文提出一种从数据库自动生成知识库的新方法。该方法根据从数据库 到知识库的优化目标函数, 利用基因遗传算法的优化手段, 直接从数据库中生成 性能较优的知识库。文中论述了该方法的原理与具体实现过程。最后, 以故障诊 断知识库的自动生成为例, 给出了应用示例, 表明了该方法的可行性与有效性。-A text knowledge base from the database automatically generated the new method. It is based on the
Genetic_function
- matlab工具箱中非常有用的遗传算法函数，用于求解优化问题-matlab toolbox very useful function of genetic algorithm for solving optimization problems
tspdaima
- 设计特定的进化操作或约束修正因子。文献[ 28 ]采用罚函数法,利用非固定多段映射罚函数对约束优化问题进行转化,再利用PSO求解转化后的问题,仿真结果显示PSO相对进化策略和遗传算法有优越性,但其罚函数的设计过于复杂,不利于求解-Operation or design of the evolution of specific binding correction factor. Literature [28] The penalty function method, using non-stat
gmt
- 此为遗传算法和模拟退火算法相结合的一个方法，可实现对函数的优化-This is the genetic algorithm and simulated annealing algorithm, a combination of methods, the optimization function can be realized
ga
- 标准遗传算法，优化函数为f=-(x-1)^2+4，其中，0<=x<=3，建议初学者使用- Standard genetic algorithms, optimization function f =- (x-1) ^ 2+4, where, 0 < = x < = 3, recommended for beginners to use
Non-linear-function-fitting
- 非线性函数拟合——利用遗传算法来优化BP神经网络，利用神经网络开发包实现图形化的神经网络模拟，使得神经网络原理更直观，可用于教学，也可用于实际神经网络训练，内附详细帮助文件。-Non-linear function fitting- using genetic algorithms to optimize the BP neural network, neural network development package to implement graphical neural network
ycsf
- 遗传算法 相关 优化 运用 DNA等模型 构造 相关函数 MATLAB-Related to the use of DNA genetic algorithm optimization model construction related functions such as MATLAB
GA-optimization-function
- 遗传算法的优化函数，基于matlab遗传算法代码修改优化-Genetic algorithm optimization function, genetic algorithm matlab code changes based on optimization
GABP
- 采用遗传算法来优化BP神经网络参数，并实现非线性函数的拟合-Using genetic algorithms to optimize the BP neural network parameters, and nonlinear function fitting
GA
- 该代码用遗传算法来优化多函数极值问题，可以很方便的解决非线性方程的极值-The code using a genetic algorithm to optimize multi-function extremum problem can easily solve nonlinear equations extremum
Opposition-based-Stud-Genet
- 为进一步提高螺栓遗传算法的优化效率，加速寻优过程，提出基于对立策略的螺栓遗传算法。该算法在种群初始化阶段和变异阶段均用对立取代随机方式，提高产生解的质量。利用测试函数对算法的效率进行检验，将其与差分算法、遗传算法、粒子群算法和螺栓遗传算法进行对比，结果表明，新算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。-In order to improve the performance of Stud Genetic Algorithm(SGA) and accelerate the convergence s
work
- 针对带时间窗的车辆配送问题，用遗传算法，有很多程序，这些程序都是对遗传算法中需要的函数注释以及函数用途说明。并且画图来看遗传算法的优化过程和迭代次数及最优解-For vehicles with time window distribution problem, using genetic algorithms, there are many programs that are required for the function of the genetic algorithm function