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搜索资源 - Optimization of process by genetic algorithm
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微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。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用领域。,Particle Swarm Opt
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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。 -This document is the principle of genetic algorithm source code increases. Biological evolution is a wonderful optimization process, it eliminated by ch
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简单函数优化的遗传算法程序 简单函数优化的遗传算法程序-Simple function of the genetic algorithm optimization process simple function of the genetic algorithm optimization process simple function of the genetic algorithm optimization procedure
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利用matlab编写的一些简单函数优化的遗传算法程序～-Matlab prepared to use some simple function of the genetic algorithm optimization process ~
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将局部优化算子引入遗传算法求解TSP问题，以求提高算法的性能。具体措施是在标准遗传算法的最后阶段增加步，即对每代的最优个体进行一定次数的局部搜索，以求改善该最优个体。首先提出将反序一杂交法引入局部优化过程中。
同几种‘常用的局部优化力一法相比，反序一杂交法的性能最为突出。实验结果表明，该优化力一法能有效求解300个城市以内的
TSP问题。
-Will introduce a local optimization operator TSP problem genetic algorit
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基于MATLAB的遗传算法优化程序的编程 每一步都有详细的说明-MATLAB-based genetic algorithm optimization process every step of programming detail
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介绍了遗传算法的基本原理与求解流程， 详细阐述了Matlab 遗传算法工具箱的使用方法， 并通过使用遗遗传算法工具箱对一个典型的函数优化问题进行求解， 验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性与实用性性。
-Introduces the basic principles of genetic algorithms and solving process, elaborated on the use of the Matlab genetic algorithm toolbox, and a
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tinyos 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值-The tinyos
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In the computer science field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural evolution. This heuristic (also sometimes called a metaheuristic) is routinely used to generate useful solutio
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An Initialization Procedure in Solving Optimal
Power Flow by Genetic Algorithm.With this procedure, one can start the optimization process (i.e., genetic algorithm) with a set of control variables, causing few or no violations of constraints.
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整个算法分成三部分，第一个部分是神经网络整体结构的确定，然后是遗传算法对参数的优化，然后便是利用已经优化好的参数，利用神经网络进行预测。我们根据需要优化的权值以及阈值的数量确定算法个体的长度。个体通过适应度函数计算他们的适应度，根据适应度的大小，我们使用轮盘算法，确定他们的遗传，交叉还有变异等过程，优化以后的BP神经网络可以更好地收敛。-The whole algorithm is divided into three parts, the first part is to determine
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In the field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selection. This heuristic (also sometimes called a metaheuristic) is routinely used to generate useful solutions to optimizatio
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工作原理是通过模拟自然界中生物进化的过程，设计相应的进化算子和操作，来解决复杂的实际问题，是一种建立在自然选择和遗传学基础上的搜索寻优算法。它从一组随机产生的种群开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，按照适者生存和优胜劣汰的规则，通过比较每个个体适应度的大小，选择适应度较大的个体进行交叉、变异，产生的新一代更适应环境的种群参与进化。通过一代一代不断的繁衍进化，最终得到最适应环境的个体，即得到问题的最优解。-Works by simulating the process of biol
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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。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本例使用遗传算法求解最优解。-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a simulation of Darwinian natural selection and genetic mec
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车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。(Workshop layout optimization is the process of processing equipment, material conveying equipment, work unit and corridor and so on, and arranging the o
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matlab的安装包附带教程。记得你安装在制定文件下(Workshop layout optimization is the process of processing equipment, material conveying equipment, work unit and corridor and so on, and arranging the objects in a limited production workshop. The job shop layout optimizati
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In computer science and operations research, a genetic algorithm (GA) is a metaheuristic inspired by the process of natural selection that belongs to the larger class of evolutionary algorithms (EA). Genetic algorithms are commonly used to generate h
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车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。(The layout optimization of the workshop is the process of placing the processing equipment, material conveying equipment, work unit and channel corridor
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遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) originated from the computer simulation of b
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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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