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PSOBP502
- Parsopoulos等采用罚函数法，利用非固定多段映射函数对约束优化问题进行转化，再利用PSO算法求解转化后问题，仿真结果显示PSO算法相对遗传算法更具有优越性，但其罚函数的设计过于复杂，不利于求解；Hu等采用可行解保留政策处理约束，即一方面更新存储中所有粒子时仅保留可行解，另一方面在初始化阶段所有粒子均从可行解空间取值，然而初始可行解空间对于许多问题是很难确定的；Ray等提出了具有多层信息共享策略的粒子群原理来处理约束，根据约束矩阵采用多层Pareto排序机制来产生优良粒子，进而用一些优良的
P4-1
- 传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中
geneticTSP
- matlab这是一个完整的基于遗传算法的TSP算法，调用格式为： [Shortroute,ShortLen]=GATSP(C) 其中，Shortroute为最优圈； ShortLen为最优圈的长度； C为节点（城市）的坐标矩阵：第一列为横坐标，第二列为纵坐标。-TSP algorithm based on genetic algorithm matlab
APSO-GA-ACO-TSP
- 综合粒子群和蚁群算法，再利用遗传算法中交叉编译算子；再引入模糊技术，形成模糊自适应粒子群和蚁群混合算法，求解TSP问题-Integrated particle swarm and ant colony algorithm, and then genetic algorithm is used to cross compile operator then introduced the fuzzy technology, forming a fuzzy adaptive particle swar
GA_SA.matlab
- 模拟退火算法和遗传算法，智能算法里面的两个重要算法思想；程序已经通过了测试，可直接运行；-Simulated annealing algorithm and genetic algorithms, intelligent algorithms inside two important algorithms thought the program has passed the test can be run directly
Genetic-Algorithm-matlab
- 遗传算法 ( Genetic Algorithm , GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法 。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点 [1 ] :1 ) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来的适应值信息 ,而不需要导数等其它辅助信息 3) 搜索过程不易陷入局部最优点 。 数学建模中常用的matlab算法，遗传算法，内容详细，包括PDF版本的详细的算法实现过程；-Genetic Algorith
3jiedian
- 电力系统3机组经济负荷分配问题；采用遗传算法进行经济负荷分配-power system 3 bus economic load dispatch genetic algorithm
3jiedianEELD
- 电力系统三机组环境经济负荷分配问题；遗传算法-power system 3 bus environment/economic load dispatch genetic algorithm
3jiMPGA
- 电力系统3机经济符合分配；多种群分配遗传算法-power system economic load dispatch multiple population genetic algorithm
15bus-ELD
- 电力系统15机经济负荷分配；降维；遗传算法-power system 15 bus economic load dispatch genetic algorithm
15jifahanshu
- 电力系统15机经济符合分配；罚函数；遗传算法-power system 15 bus economic load dispatch penalty function genetic algorithm
6bus-ELD
- 电力系统6机经济符合分配；考虑网损；遗传算法-power system 6 bus economic load dispatch network loss genetic algorithm
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
helloWorldGeneticAlgorithm
- GA算法；使用遗传算法解决用户自定义字符串-Solves User Defined Strings Using A Genetic Algorithm
Genetic_algorithm
- GA算法；利用遗传算法进行非线性函数的功能优化-Functional Optimization Of Non linear Function(sinx) using Genetic Algorithm.
immunity
- 免疫遗传算法流程为： (1)随机产生初始父代种群A1 (2)根据先验知识抽取疫苗。 (3)若当前种群中已包含最佳个体，算法结束；否则进行以下步骤。 (4)根据抗体浓度和适应度进行复制。 (5)对当前第K代父代种群AK进行交叉操作，得到种群BK。 -Immune genetic algorithm process as follows: (1) randomly generated initial parent population A1 (2) vaccine based
Genetic Algorithm
- 简单函数优化的遗传算法程序，遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。(A genetic algorithm program optimized by simple functions)
Inter_well
- 主要功能：1.利用油水井井位坐标绘制井位图；2.利用油水井注采液量数据绘制动态曲线图；3.利用油水井注采液量数据，根据容阻模型对井间连通性进行反演，求取注水井注水量平面分配系数，并进行可视化展示。 技术特点：软件自动读取井位信息及油水井注采液量数据，根据改进的容阻模型，利用基于遗传算法的混合优化算法来对模型进行求解，确定表征注采对应关系的参数——连通系数和时间常数，量化表征了注采对应关系，从而指导油田生产为油田开发管理者提供了科学的决策工具。(Main function: 1. wells w
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- 主要是针对matlab编程的14个案例； 案例1：一般区域二重、三重积分； 案例2：被积函数含有积分项的一类积分； 案例3：一般区域n重积分； 案例4：蒙特卡洛法计算n重积分； 案例5：第二类Fredholm积分方程； 案例6：第一类Fredholm积分方程； 案例7：第二类Volterra积分方程； 案例8：第一类Volterra积分方程； 案例9：全局优化； 案例10：fsolve求非线性方程组； 案例11：渐变光波求导； 案例12：遗传算法在复杂系统可靠度和冗余度分
NestedParticle Swarm Optimization
- 遗传-套粒子群算法用于解决经济调度问题。(Genetic set particle swarm optimization algorithm is used to solve the problem of economic dispatch.)