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MPalgorithm
- 采用鱼群MP算法来对单信源AFSA波达方向估计，可以得到很好的结果-Adopt shoals MP algorithm to single source AFSA doa estimates, you can get a good result
AFSA
- 人工鱼群的一种算法！比较普遍！希望大家顶！-An algorithm of artificial fish! More general! Hope everyone crest!
Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是 理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。 -
PSO_CPP
- 微粒群优化算法（PSO）是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。微粒群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。-Particle Swarm Optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique by Eberhart and Kennedy ma
fish121
- 量子遗传算法函数寻优，用鱼群求解非线性函数-Quantum genetic algorithm for function optimization, fish for Nonlinear Function
PSO
- 粒子群优化算法（PSO）是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 -Particle swarm optimization algorithm (PSO) is a population based stochastic optimization technique, put forward
PSOTool
- 求解非线性方程组方法有经典算法以及近年来流行的遗传算法．牛顿法及其改进形式,但是此类算法的收敛性在很大程度上依赖于初始点的选择，对于某些非线性方程组容易导致求解失败 为了克服经典算法的缺点，设计了求解非线性方程组的混合遗传算法,但依然对方程组和编码方法有很高要求。PSO是受到鸟群或者鱼群社会行为的启发而形成的一种基于种群的随机优化技术。它是一类随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。该算法是一种基于群体智能的新型演化计算技术，具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强
intelligence-algorithm
- 本程序为智能算法。遗传，粒子群，鱼群，蚁群等多种算法。以及一些实际案例-This program is intelligent algorithms. Genetic, particle swarm, fish, ant colony and many other algorithms. As well as some actual cases
tsp
- 鱼群优化算法求解tsp算法的matlab实现过程-Fish optimization algorithm tsp algorithm matlab implementation process
rengongyuqun
- 人工鱼群搜索算法，分享出来，希望对大家有用！-The artificial fish search algorithm
ARTfish
- 人工鱼群的一片很有用的参考文献，和粒子群算法有类似之处，给大家一个参考-Artificial fish of a very useful reference, and particle swarm algorithm has a similar place, to give a reference
fish
- 本代码为鱼群优化算法代码啊，实现二元函数最大的求解，可以运行-fish op ，it is good to run it
pso1
- pso模型模拟 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。-PSO simulation
nichingparticle-swarm-optimization
- 粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
AFSA
- 人工鱼群算法的matlab代码实现，优化函数(AFSA,Matlab code implementation and optimization function of artificial fish swarm algorithm)