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This demo nstrates the use of the reversible jump MCMC simulated annealing for neural networks. This algorithm enables us to maximise the joint posterior distribution of the network parameters and the number of basis function. It performs a global se
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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 evolutionary algorithm for a bionic. T
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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
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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.
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微分进化算法是一种非常重要的参数寻有选择算法，可以有效的选择一些控制算法参数。-The differential evolution algorithm to search the global optimal solution of the
stochastic optimization algorithm is an analog of the natural biological evolution. Because
the differential evolution
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Maximum Likelihood
Local search scheme: Newton-Raphson algorithm-Maximum Likelihood
Local search scheme: Newton-Raphson algorithm
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人口迁移算法模拟的是社会领域中人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制，即模拟的是人往高处走、人往富处流，当某个优惠地区的相对人口过剩，人口压力增加时，人们就会迁出该优惠地区去寻找更好更适合自己的优惠地区的这样一种规律。前者促使算法选择较好的区域搜索，后者可在一定程度上避免陷入局部最优点，搜索过程呈现交替进行集中搜索和分散搜索的特点。这体现了人口迁移过程中人口不断聚集和扩散的矛盾运动的特点。后来由我国学者徐宗本给出了人口迁移算法改进的形式。-Population migration al
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遗传算法 ( Genetic Algorithm , GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法 。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点 [1 ] :1 ) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来的适应值信息 ,而不需要导数等其它辅助信息 3) 搜索过程不易陷入局部最优点 。
数学建模中常用的matlab算法，遗传算法，内容详细，包括PDF版本的详细的算法实现过程；-Genetic Algorith
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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
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模拟退火算法，是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。-Simulated annealing algorithm is a time-varying and ultimately approach zero probability of sudden rebound, which can effectively avoid the local minimum by giving the search process
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Recently more research works are focused on multi-objective particle swarm optimization
algorithm (MOPSO) due to its ability of global and local search for solving multi-objective
optimization problems (MOOPs) however, most of existing MOPSOs can
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基于混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法，算法引入混沌算子及单纯形法，提高了布谷鸟搜索算法的寻优能力。-an improved cuckoo search algorithm (CS) using chaotic local search and simplex method (CLSCS)
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由于Kmeans聚类分析是一个局部的搜索过程，因此加入遗传算法进行全局搜索选择最优的初始中心点使得Kmeans算法产生较大的改进-Since Kmeans Cluster analysis is a local search process, so join a global search for the genetic algorithm to the optimal initial centers such Kmeans algorithm produces greater improve
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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
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该算法既保留了遗传算法的搜索特性，又利用了免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性，在很大程度上避免了“早熟”，收敛于局部极值。
生物体的免疫系统是一个高度进化、复杂的系统，它能自适应地识别和排除入侵肌体的抗原性异物，保护机体免受损害及维持内坏境稳定，并具有学习、记忆和自适应调节的能力。当抗原入侵时，免疫系统通过自体耐受对‘自己’和‘非己’进行识别，并产生最恰当的抗体排除抗原，通过抗体与抗体之间、抗原与抗体之间的相互刺激和抑制关系，降低抗原对免疫细胞的刺激，抑制抗体的过度分化、增殖，
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禁忌搜索算法源代码，对局部邻域搜索的一种扩展，搜索过程中采用禁忌准则，即不考虑处于禁忌状态的解，标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，在进一步迭代搜索中尽量避开这些对象，避免迂回搜索，从而保证对不同的有效搜索途径的检索，是一种局部极小突跳的全局逐步寻优算法。(Tabu search algorithm source code, an extension of the local neighborhood search criteria, using tabu search process, th
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优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。
梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
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The Michalewicz function has d! local minima, and it is multimodal. The parameter m defines the steepness of they valleys and ridges; a larger m leads to a more difficult search.
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非线性规划算法局部搜索能力较强，全局搜索能力较弱，遗传算法局部搜索能力较弱，全局搜索能力较强，结合两者优点得到最优解(Nonlinear programming algorithm has strong local search ability, weak global search ability, weak local search ability of genetic algorithm, and strong global search ability. The best solutio
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遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
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