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有约束条件多元变量函数最小值解法
- 1.多元变量是有约束条件的 2.适合 计划生产盈利最大 的模式求解，以此在论文上可用 3.最大值解法可转化为求解最小值算法，非常容易(Multivariate variables are constrained)
遗传算法
- 利用遗传算法计算目标函数极值，遗传算法与传统的优化方法（枚举，启发式等）相比较，以生物进化为原型，具有很好的收敛性，在计算精度要求时，计算时间少，鲁棒性高等都是它的优点。(Using the genetic algorithm to calculate the extremum of a objective function. Compared with the traditional optimization methods (enumeration, heuristics, etc.), g
免疫算法-matlab程序
- 结合实例详细介绍了免疫克隆算法优化函数的程序 (Detail with examples immune clone algorithm to optimize the function of the program)((Detail with examples immune clone algorithm to optimize the function of the program))
centre
- 可针对多个目标函数应用多目标遗传算法实现稳定优化过程(Genetic optimization of multiple targets)
模糊C均值聚类算法
- 模糊c-均值聚类算法通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的，一般用于故障识别与分类。(Fuzzy c- mean clustering algorithm obtains the membership degree of every sample point to all class centers by optimizing the objective function, and determines the classifi
多目标优化（遗传算法）
- 多目标优化算法，遗传算法，函数求最大值、最小值问题。(Multi-objective optimization algorithm, genetic algorithm, function for maximum value, minimum value problem.)
粒子群优化算法
- 粒子群优化（PSO）是一种进化计算技术（进化计算）。 捕食鸟行为的研究。粒子群算法（PSO）的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享找到最优解。 粒子群优化算法的优点是它简单且易于实现，没有多个参数。目前，它已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等遗传算法中。(The particle swarm optimization (PSO:Particle swarm optimization) is an evolutionary computing technology (Ev
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
“群体智能算法”Matlab工具箱3.0
- 群体智能算法”Matlab工具箱3.0 集成了八种种群体智能算法：'PPNGA','SFLA','MSFLA','AF-SFLA','PSO','ABC','DEr1','DEb2' % 2、适应度函数开放了一个参数Parmaters，接收本文件Options.Parmaters传递的参数，实例参见m文件F3_Rastrigin.m % 3、本程序设置了三个终止条件，终止条件3是必需的；终止条件1,2是可选的，不需要时隐去代码即可 % 4、在优化参数设置中，小种群设置与大种群设置各有优势
粒子群算法实例 (2)
- 本文主要利用粒子群算法解决连续函数的最小值问题，粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局 搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。(Good particle swarm optimization and source program)
新建文件夹
- 优化算法 多目标优化 一个含有两个优化目标的多目标优化问题(optimization algorithm)
迭代最近点算法综述
- 三维点集配准问题是计算机技术中的一个极其重要的问题，作为解决三维点集配准问题的一个应用较为广泛的算法，ICP算法得到了研究者的关注，本文以一种全新的思路从配准元素的选择、配准策略的确定和误差函数的求解等3个方面对三维点集配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。(The three-dimensional point set registration problem is an extremely important issue in computer technology. As an
MOGOA
- 多目标蝗虫优化算法源代码,benchmark函数优化，测试效果好。(Multi-objective Grasshopper Optimization Algorithm (MOGOA) source codes)
QKP
- 用遗传算法DE算法求解数值优化问题，实现了一个函数(Solving numerical optimization problems with DE algorithm)
粒子群优化算法代码
- 粒子群算法matlab源程序，换个函数，更改相应的参数就可以在matlab上运行啦(Particle swarm algorithm Matlab source program, change a function, change the corresponding parameters can run on Matlab)
遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
- 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合(Genetic algorithm optimizes BP neural network nonlinear function fitting)
多种群遗传算法的函数优化算法
- 车辆路径问题VRP的matlab编程，里面包含距离矩阵和适应度函数和交叉，多种群遗传算法的程序(progrmming of vehicle routing problem)
遗传算法优化pid
- fun1为适应度函数 GA_optima为优化pid的主函数 mainopt.slx为适应度函数里面调用的模型 test.slx为比较模型(Fun1 is the fitness function GA_optima is the main function to optimize pid Mainopt.slx is the model called inside the fitness function Test.slx is the comparison model)
粒子群算法
- 用改进的粒子群算法对基于非对角MAC矩阵元素均值最小目标函数为目标函数，以简支梁前三阶模态振型为原始数据对简支梁进行传感器优化布置。(The objective function based on the average minimum objective function of the non-diagonal MAC matrix elements is studied by the improved particle swarm algorithm.)
人工鱼群优化算法
- 人工鱼群算法，改变目标函数就行(Artificial fish algorithm, to change the objective function)