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遗传算法与优化问题
- 精英保留的介绍和学习
swarm
- 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.-Industrial design optimization problem is often encountered problems, many problems can be attributed to the final optimization problem. In order to solve a wide range of
GoodsAllocatingProblemwithMultiAimsbasedonTheHybri
- 多目标货物配装问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP难问题，本文用混合粒子群算法求解多目标货物配装问题。混合粒子群算法在基本粒子群算法的基础上，通过引进遗传算法中的交叉和变异的策略，避免了陷入局部最优，加快了达到全局最优的收敛速度。此外，本文提出用权重系数来平衡各目标使各目标都能达到相对较优的效果。-Multi-objective loading of goods is a complicated combinatorial optimization problems are NP hard p
Solving
- 求解双层规划问题常用的算法有极点算法、直接搜索法、下降法和非数值优化方法(如模拟退火算法、遗传算法等)，遗传算法的求解思路是：首先对上层的决策变量编码，代人下层规划模型，通过求解下层模型的决策变量值，代入上层模型计算适应度值，然后进行交叉、变异、选择操作，最后求出最优解。-Solving Bilevel Programming Problems with pole algorithm commonly used algorithms, direct search method, descent
optimizing-method-of-reducing-PSLL
- 由于圆形阵列所具有的特性，使其正得到日益广泛的应用，但是圆阵方向图却具有 相对主瓣较高的旁瓣电平。为此，本文针对均匀圆形阵列的天线单元，应用遗传算法,分别 进行唯相位、唯幅度、相位-幅度的方向图综合方法，进行旁瓣电平的优化。仿真结果表明： 这些方法可有效地降低圆阵的旁瓣电平，为解决此类问题提供了有益的参考。 -Circular array of features, are being increasingly widely used, but the circular arra
Wavelet-neural-networks
- 小波神经网络、遗传算法优化神经网络代码，测试可以使用，但具体的原理不是很懂！ -Wavelet neural networks, genetic algorithms to optimize neural network code, the test can be used, but the principle is not very specific!
gabp
- 利用遗传算法对BP神经网络进行能优化并将其用于在特征提取中的应用-BP neural network using genetic algorithm to optimize and be used for applications in feature extraction
gasvm
- 利用遗传算法对SVMk进行优化,并将其用于脑电信号的分类中-By using the genetic algorithm to optimize SVMk, and use it to the classification of the eeg signals
resouce-leveling-genetic-algorithm
- 资源优化遗传算法,单资源均衡_GA_问题-resource leveling genetic algorithm
Machine-vision-analysis
- 硕士论文，基于机器视觉苹果检测算法的研究。主要内容包括：1、国内外研究现状及进展 2、苹果图像采集与处理 3、苹果大小与形状检测 4、粒子群优化的BP神经网络苹果颜色检测算法 5、遗传算法优化BP神经网络苹果缺陷检测算法 6、苹果检测系统的软件、硬件及界面设计-Research on Apple detection algorithm based on machine vision. The main contents include: 1, the domestic and foreign r
Hunhe-GA
- 遗传算法在含连续离散变量结构优化中的应用-Application of genetic algorithm in structural optimization with continuous discrete variables
siu_cv63
- 迭代自组织数据分析，遗传算法无功优化，针对EMD方法的不足。- Iterative self-organizing data analysis, Genetic algorithm based reactive power optimization, For lack of EMD.
fieleng-V4.5
- 包括回归分析和概率统计，遗传算法无功优化，采用的是脉冲对消法。- Including regression analysis and probability and statistics, Genetic algorithm based reactive power optimization, It uses a pulse of consumer law.