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yichuan
- 通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方面，并奠定了坚实的理论基础。-Individuals through the mechanism of natural selection, genetic mutation, adaptation to improve. This is evidenced by the
sjwl
- 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。 -Biological evolution is a fantastic optimization process, which eliminated by choosing a sudden mutation, genetic adaptation to environmental change such laws have good
Baanneal2a
- 基于遗传算法的图像分割。用MATLAB实现。遗传算法就这样样反复迭代，向着更优解的方向进化，直至满足某种预定的优化指标。 -Based on genetic algorithm for image segmentation. Using MATLAB. Genetic algorithms so kind iterative evolution toward a more optimal solution direction until you meet some predetermined
TSPGA
- 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法，有很强的解决问题的能力和广泛的适应性。-The genetic algorithm is the simulation of biological genetic and evolutionary processes in the natural environment and the formation of an adaptive global optimization probabilistic sear
image-division
- 基于免疫遗传算法的灰度图像分割程序，包括二次免疫应答，新陈代谢等进化机制-image division base on Immune Genetic Algorithm
Improved-cv
- 当红外图像中包含较强噪声时, C-V 模型水平集分割方法会产生大量冗余轮廓 同时, C-V 水平集采用偏 微分方程( PDE) 实现, 存在计算量大、分割速度慢的缺点。为此, 本文提出了改进的快速算法, 该算法保留了C-V 模型的全局优化特性, 并通过窗口滤波整合图像邻域空间信息来构建曲线进化的外部速度, 从而提高C-V 模型 的抗噪性并减少分割中产生的冗余轮廓 采用基于双链表的快速水平集算法来实现曲线的演化, 去除了传统算 法中的重新初始化和PDE 求解的过程, 减少了迭代步数
mpso
- 改进粒子群优化算法，包含群体初始化，群体进化。-Improved particle swarm optimization algorithm, and contains the group initialization group evolution.
Optimization-Algorithm
- 摘 要 为了实现快速精确的图像配准， 提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法， 以互信息作为图像配准的相似性测度， 使用改进的 PSO 算法来求解配准所需的空间变换参数 改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化， 并引入变异运算减少算法陷入局部最优 把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来， 实验结果表明， 算法能够得到比较满意的配准结果-Abstract In order to realize the fast precise image regist
PSO
- 针对传统的算法如遗传算法、粒子群算法等在TSP问题上求解精确性和求解规模上都还有一定的不足，本文提出了一种基于动态规划思想的粒子群优化算法。该算法用动态规划的方法实现粒子间的信息交互和粒子的进化，并且将粒子群中的粒子按无标度信息指导网络拓扑图的方式进行连接。仿真结果表明该方法能有效地减小误差率，提高解的精确，同时还保持了较低的计算复杂度，具有良好的稳健性。-TSP problem solving for the traditional algorithms such as genetic alg
IGKA
- 遗传算法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算法，文档中提供遗传算法的全部源程序代码。-The genetic algorithm is the calculation of the process of biological evolution model to simulate natural selection and genetic mechanism of Darwin' s theory of biolog
version3
- 开发环境为Processing，Java语言。使用遗传算法从一张杂乱无章的图像进化到用户想要得到的图像。-Genetic Algorithm. Environment: Processing Language: Java
gmp
- GA是一个参数优化算法，以编码空间代替问题的参数空间，将适应度函数作为评价依据，以编码群体为进化基础，对群体中个体遗传操作实现遗传机制，建立迭代过程，跟具体的优化对象没有直接联系，只需优化对象提供目标函数的计算标准和参数的上下限，就可得到最优结果。-the algorithm is improved by the laplace crossover in which the parent of the Laplace distribution density function coefficie
anolog-circuit-evolution
- 用遗传算法实现模拟电路进化，已经测试过。没问题，放心下载。-Analog circuit evolution using genetic algorithms, has been tested. No problem, rest assured download.
zuiyoubaoliu
- 遗传算法最优保留 轮盘赌选择、单点交叉、位点变异 绘制最优适应度进化曲线-Genetic algorithm for optimal retention roulette wheel selection, single point crossover Loci draw optimal fitness evolution curve
gatbx
- 说明： 1、对原gatbx工具箱进行了修正，对一些不适合于Matlab高版本的地方进行了改进，不会再有Warnings。 2、自己编写了一些函数，以my开头，扩展了原工具箱功能。 3、将原始的基于命令式的mpga.m及sga.m文件封装成函数形式，可以根据需要在变量空间输出信息，避免了一大堆输出结果。 4、新的my_mpga.m及my_sga.m考虑到约束函数的处理及约束结果的显示等。增强了实用性。 以上是赵志斌师兄对gatbx工具箱所做的改进，保持了原有gatbx工具
Genetic-algorithms-
- 本文主要介绍遗传算法的基本理论，叙述遗传算法在图像增强的的主要应用，即将原始图像变得更加清晰，特征变得更加明显。 现今关于图像增强的算法有很多，而这些算法大多是基于退化函数或者点扩展函数的知识进行图像处理的。当图像出现模糊或噪声影响大时，设计出的图像清晰化的效果肯定不够理想，因此有必要对图像进行增强处理。于是，可利用到遗传算法这种成熟稳定的仿生物进化的全局寻优算法，进行图像增强，由于遗传算法控制参数少、自适应度高，将选择该方法对图像退化分别进行不同的清晰化处理. 这样既增强了图像的对比度,又
GA
- 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，-The genetic algorithm (Genetic Algorithm) is a simulation of natural selection and genetics of Darwin' s theory of biological evolution mechanism of the computational
Genetic-algorithm
- 遗传算法的matlab实现（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。）-Genetic algorithm matlab realize
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
ga_baisic_fenxi
- 智能算法基础，遗传算法的matlab程序，动态演示进化过程。-Intelligent algorithm based on genetic algorithm matlab procedures, dynamic presentation evolutionary process.