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GTPSO
- 提出一种改进的粒子群优化算法———基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO) 。GTPSO在 保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计 算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题, GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算 法和粒子群优化算法。-An improved particle swarm optimization algorithm--- poor overall survival
pso1
- 某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解, 即求解多峰寻优问题, 为了求解多峰优化问题, 提出了改造的微粒 群优化算法. 尽量减少微粒群算法中的全局因素, 从而增大其局部因素, 同时采用变步长方法增加微粒的多样性. 并给出了该算法 的原理和步骤. 仿真实验表明该算法概念清楚, 计算简单, 具有很好的局部寻优特性, 可应用求解于多峰寻优问题. 另外还给出了几 个运算实例和与其它优化算法的比较.-Some of the practical problems the optimizati
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- 某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒 群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法 的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几 个运算实例和与其它优化算法的比较-Some of the practical problems of optimization goal is
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- 基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法的目标就是找到多峰函数的所有局部优化峰值。在分析微粒群优化 算法中各个参数对微粒运动影响的基础上，对微粒群算法进行改造，让微粒运动从初始位置沿优化函数曲线向优化峰值 方向爬行．直至找到所在区域的局部优化峰值；要想求得尽可能多的局部优化峰值，就要求微粒群中微粒的初始位置分 布具有随机性和遍历性。为此采用混沌序列设置微粒初始位置；为使每一个局部最优值点都可能有微粒群中的微粒经过， 采用变步长的迭代计算；为防止优化函数曲线的某些局部峰附近没有
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- 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点，现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程，多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法， 能有效利用易于获得的先验参数，如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性，使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析，结果表明，对复杂多峰函数，该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索-Mu
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- 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物 种形成的QPSO算法可以尽
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- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
Genetic Nonlinear Matlab
- 遗传算法虽然全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能搜索到函数优化问题的次优解，而不是最优解，特别是函数具有多个峰值时，遗传算法易陷入局部极小，不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解，而具有极强的局部搜索能力。因此，本源代码结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，另一方面采用非线性规划进行局部搜索，以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明，这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题，而且具有很高的迭代寻优效率，取得了满意的结果。-Global s
GPSO
- 一种改进的粒子群算法，进行多峰条件下的最值寻优，实测可行。-a improved PSO algorithm for tracking the best value
chapter2-GA-MATLAB
- 《MATLAB智能算法30个案例分析》(史峰等)chapter2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法- MATLAB intelligent algorithm 30 case studies (History of the peak, etc.) chapter2 function and genetic algorithm based on nonlinear programming optimization algorithm
华侨大学XFX函数优化平台2017版
- 该2017版软件集成了竞赛争冠系列算法（含单目标寻优、多峰函数寻优、参数估计（拟合）等）和多种差分向量型式的差分进化算法。可对数学函数进行有或无约束优化、多峰函数优化等工作。其中改进竞赛争冠算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比，颇具竞争力。(The 2017 version of the software integrates the series of race champion algorithm (including single objective optimization
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
- chapter2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 《MATLAB智能算法30个案例分析》(史峰等)(30 case studies of MATLAB intelligent algorithm (Shi Feng et al.))
GA_UnaryMultimodalFunction
- 函数优化：单元多峰函数优化，带寻优过程性能图。(Function Optimization)
ipf12
- 光谱寻峰、拟合等功能的matlab程序，包括很多(Spectral peak finding, fitting and other functions of the matlab program, including many)
QT
- 本程序可读取Yokogawa 光谱仪多个数据文件(CSV格式)并寻峰。数据文件为多个光栅串的测试光谱。串联光栅波长间隔等距，可确定等距串联光栅的中心波长和峰值强度，将数据存入mat file 使用前请设置若干重要参数 【wl_start】 【wl_end】 【FBGs_num】 【Min_PowerValue】【Peaks_seperation】 其他相关变量说明 【OSA_data】 所读入的光谱全图 里面可能包含更宽的波长 【OSA_data_FBGs】截取光栅串所在波长区间，由【wl_st
源代码
- 1 基于遗传算法的TSP算法（王辉） 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰） 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉） 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉） 5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）(1 TSP algorithm based on genetic algorithm (Wang Hui) 2 Function optimization algorithm based on genetic algorithm and non
Spec
- 实现对谱图的处理和显示，采用多种能谱图处理方法。采用多种方法实现包括寻峰，峰边界查找，峰面积计算等处理方式。(In order to realize the processing and display of spectrum, a variety of energy spectrum processing methods are used. Many methods are used to realize the processing, including peak searching, pe
曲线寻峰
- 针对一组数据或曲线，寻找该曲线或数据中的峰值（极大值）