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GA-PSO
- PSO(粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法).-PSO (PSO), as added Operator improved genetic algorithm (GA).
PSO-evolutionarycomputation
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。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
PSO
- 1、pso算法介绍 2、遗传算法与PSO 3、神经网络与PSO 4、PSO的参数设置
粒子群优化PSO程序包(Java,C,VB)
- C语言遗传算法程序包-NO. 11 heredity arithmetic programme packet of c programme language
aco-ga-pso-tsp
- 一个集合遗传算法，蚁群算法，粒子群算法的混合算法解决TSP问题的MATLAB程序
RBF网络遗传算法优化程序
- 里面有原始数据，是用PSO优化的RBF，只要把数据更改一下就可以运用到自己身上。
pso-bp
- 这是一个采用粒子群算法优化bp神经网络权值的MATLAB程序-This is a particle swarm optimization using neural network weights bp MATLAB program
sheffield-GA----GeneticAlgorithms
- 强大的遗传算法工具！英国sheffield大学的遗传算法工具箱-Powerful tool for genetic algorithm! Sheffield United Kingdom University of Genetic Algorithm Toolbox
GA-PSOPSO
- (粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法),供大家学习-(PSO), as the operator to add to improve the GA (genetic algorithm) for them to learn
GA-BPNN
- 传统遗传算法优化BP网络的权值和阀值，获得较好的收敛性-GA,BP
java_evolutionary_algorithms
- 用Java实现的进化算法包。包括遗传算法、粒子群算法、memetic算法和进化策略算法。-evolutionary-algorithm Evolutionary Algorithm package implemented using Java. The package serves as a foundation class library, supporting the implementation many variants of Evolutionary Algorith
psoandimprovedpso
- 基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序，包括：用基本粒子群算法求解无约束优化问题，用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题，用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题，用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题，
yichuansuanfayingyongyanjiu
- 摘要:本文旨在研究一种能对复杂热工对象的有效建模方法。基于遗传算法的辨识方法有较强的抗干扰能力,对低、高阶系统、延时系统都可以达到很好的辨识效果。根据单元机组的低阶非线性模型,推导出一个双进双出、能够描述机组动态特性及机炉间相互耦合关系的协调控制系统传递函数矩阵。依次模型为基础,提出一种基于改进的遗传算法的参数辨识方法。-Abstract: This paper aims to study a thermal complex objects can be an effective modelin
PSO-Python
- 粒子群算法，PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The particle swarm optimization (PSO) al
pso
- 代码主要介绍遗传算法，基于matlab编写(The code mainly introduces genetic algorithm, based on MATLAB.)
GA+PSO.__
- MATLAB 遗传和粒子群混合编程,,,,,,,(MATLAB GA+PSO.........)
GA-PSO
- 本算法为用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，附带含有程序使用说明。(This algorithm uses genetic algorithm to improve particle swarm optimization GA-PSO algorithm, with instructions for the use of the program.)
GA & PSO+BP
- 遗传算法与粒子群算法优化BP，有较好的分类效果(BP optimization based on Genetic Algorithm and particle swarm optimization)
改进型pso算法
- 该算法中将速度位移公式与遗传算法相结合用于结果解决多配送中心的路径优化问题(In this algorithm, the velocity displacement formula is combined with the genetic algorithm to solve the path optimization problem of multiple distribution centers)
GA-PSO
- PSO算法计算函数极值时，常常出现早熟现象，导致求解函数极值存在较大的偏差，然而遗传算法对于函数寻优采用选择、交叉和变异算子操作，直接以目标函数作为搜索信息，以一种概率的方式来进行，因此增强了粒子群优化算法的全局寻优能力，加快了算法的进化速度，提高了收敛精度。(When PSO algorithm calculates function extremum, it often appears premature phenomenon, which leads to large deviation