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搜索资源 - global optimization
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粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优,将全局寻优与局部寻优结合起来-Particle swarm optimization algorithm- nonlinear function optimization extreme, the global optimization and local optimization combined
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禁忌搜索是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法。搜索过程可以接受劣解，有较强的爬山能力。领域结构对收敛性有很大影响。这个程序的结构简单，为SWAP操作-Tabu Search is an extension of local search field, is a global optimization algorithm gradually. Search process can accept inferior solutions, strong climbing capabilit
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蚁群算法解决连续空间上的全局优化问题，参数可以修改-Ant colony algorithm to solve the continuous space on the global optimization problems, the parameters can be modified
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求解非线性方程组方法有经典算法以及近年来流行的遗传算法．牛顿法及其改进形式,但是此类算法的收敛性在很大程度上依赖于初始点的选择，对于某些非线性方程组容易导致求解失败 为了克服经典算法的缺点，设计了求解非线性方程组的混合遗传算法,但依然对方程组和编码方法有很高要求。PSO是受到鸟群或者鱼群社会行为的启发而形成的一种基于种群的随机优化技术。它是一类随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。该算法是一种基于群体智能的新型演化计算技术，具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强
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BENCHMARK PROBLEM FOR GLOBAL OPTIMIZATION ALGORTIRHMS, IMPLEMENTED IN MATLAB DIM, LOW AND UP LIMITS CAN BE FOUND IN RELATED FILE
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GSA ALGORITHM AND SOME BENCHMARK PROBLEM FOR GLOBAL OPTIMIZATION ALGORTIRHMS, IMPLEMENTED IN MATLAB DIM, LOW AND UP LIMITS CAN BE FOUND IN RELATED FILE
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PARTICLE SWARM OPTIMIZER AND SOME BENCHMARK PROBLEM FOR GLOBAL OPTIMIZATION ALGORTIRHMS, IMPLEMENTED IN MATLAB DIM, LOW AND UP LIMITS CAN BE FOUND IN RELATED FILE
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综合学习粒子群算法代码，基于J.J.liang2006年发表在Trans的一点文章。-Comprehensive learning particle swarm optimizer for global optimization of multimodal functions
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智能优化算法标准测试函数，CEC08大规模问题测试函数,包含全面的技术文档。-Benchmark Functions for the CEC’2008 Special Session and
Competition on Large Scale Global Optimization
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求解全局优化问题的经典遗传算法代码，简单易懂，适合初学者-Solving global optimization problems classical genetic algorithm code, easy to understand for beginners
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快速遗传剩余静校正方法(FGRS)
关键词： 互相关剩余静校正 遗传算法剩余静校正 快速遗传剩余静校正方法 大剩余静校正量
复杂地质地区（如复杂山地、山前带等），在野外静校正、折射或层析静校正等之后，仍可能存在大剩余静校正量，影响叠加效果。转换波剩余静校正量往往也较大，是转换波地震资料处理的难题之一。针对上述问题，研发了快速遗传剩余静校正方法，其特点是：
地表一致性
组合算法（互相关＋遗传算法）
非线性反演
快速高效
全局寻优
可解决大的纵波剩余静
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多极值点函数,包含有多个极小值点，要找到全局最小值点。属于无约束条件静态随机搜索最优化问题，有详细注解说明。-More extreme value point function, contains multiple minimum points, to find the global minimum point. Static random search optimization problem belongs to the unconstrained conditions, there are
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基于全局最佳化窗口的色调映射的源代码。原理简单，运行效果很好。-Tone mapping source code based on global optimization window. Principle is simple, with good results.
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免疫粒子群算法，这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制，并且实现简单，改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力。-Immune particle swarm algorithm, this immune particle swarm optimization PSO combines the global optimization ability of the immune system and immune mechanisms of info
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基于模拟退火算法求解31个城市的TSP问题。通过模拟自然退火的过程，来实现全局的最优化。根据metropolis准则，接受新解。-Based on simulated annealing algorithm 31 cities TSP. By simulating the natural process of annealing to achieve global optimization. According metropolis criteria, accept the new soluti
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这是基于实数编码遗传算法的极值优化程序，很有利于对遗传算法的理解-This is a global optimization procedure based on real-coded genetic algorithm, is very beneficial to the understanding of the genetic algorithm
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Particle swarm optimization is a heuristic global optimization method and also an optimization algorithm, which is
based on swarm intelligence. It comes from the research on the bird and fish flock movement behavior. The algorithm is
widely use
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基于matlab的全局优化算法实例，一位未知函数的方程解-Equations global optimization algorithm matlab examples, based on an unknown function
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本算法是基于遗传算法的多种群算法，能够对全局的多个目标进行同时寻优，在全局中能够取得较好的全局最优值。-This is a multi-swarm algorithm based on genetic algorithm, capable of multiple targets simultaneously global optimization, in the big picture can achieve better global optimum.
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模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。-Simulated annealing algorithm is a time-varying by giving the search process and ultimately tends to zero the probability of jumps, thus can effectively avoid local minima and eventual
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