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mianyiyichuan
- 该算法既保留了遗传算法的搜索特性，又利用了免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性，在很大程度上避免了“早熟”，收敛于局部极值。 生物体的免疫系统是一个高度进化、复杂的系统，它能自适应地识别和排除入侵肌体的抗原性异物，保护机体免受损害及维持内坏境稳定，并具有学习、记忆和自适应调节的能力。当抗原入侵时，免疫系统通过自体耐受对‘自己’和‘非己’进行识别，并产生最恰当的抗体排除抗原，通过抗体与抗体之间、抗原与抗体之间的相互刺激和抑制关系，降低抗原对免疫细胞的刺激，抑制抗体的过度分化、增殖，
ga
- 遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的生物遗传学说，模拟大自然界生物进化 机制，是一种高效、并行、全局搜索的优化方法。它能够在搜索过程中自动获取和积累 有关搜索空间的知识，并自适应控制搜索过程以求得最优解。-Genetic algorithm draws on Darwin s theory of evolution and Mendel s biological genetics, simulation of the nature of biological evolution M
Genetic-algorithm
- 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 computational model of biological evolution process of natural selection and genetic mechanism of the simulation of Darwin
NSGA2
- NSGA2是一种多目标优化算法，是模拟生物进化机制的一种智能算法-NSGA2 is a evolutionary algotithm
GA4TSPProblem-master
- 在matlab上使用遗传算法解决TSP旅行者问题: TSP问题指的是从一个节点开始遍历其他所有节点并回到初始节点，构成一个哈密顿回路，节点与节点之间距离不同，目标是找到一条回路使得总路程最短，也就是走最短的路遍历所有节点回到起点 遗传算法模仿达尔文进化论中优胜劣汰的思想，从随机初始总群开始，不断进化最终选出接近最优解的一代，从而求解出近似最优解-use GA to solve the problem for TSP，which can find the approximate optim
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- 物流中心选址问题 随着世界经济的快速发展以及现代科学技术的进步，物流业作为国民经济的一个新兴服务部门，正在全球范围内迅速发展。物流业的发展给社会的生产和管理、人们的生活和就业乃至政府的职能以及社会的法律制度等都带来巨大的影响，因此物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，被形象地喻为促进经济发展的“加速器”。 在物流系统的运作中，配送中心的任务就是根据各个用户的需求及时、准确和经济地配送商品货物。配送中心是连接供应商与客户的中间桥梁，其选址方式往往决定着物流的配送距离和配送模式，进
twice-update-PSO
- 本文二次更新型粒子群算法（ TUPSO）的基本思想是：一方面，在保留粒子群算法中快速收敛， 易于实现， 调整参数少等优势的前提下，通过融合基本粒子群算法中的信息共享原理与 DPSO-TSP 中的 2-Opt 运算法则，改进了DPSO-TSP中粒子进化的规则-In this paper, the basic idea of the new particle swarm optimization (TUPSO) algorithm is: on the one hand, by integratin
MatlabGA
- GA是模拟自然界生物进化机制的一种算法，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。-GA is an algorithm to simulate the biological evolution mechanism of nature. It is a method to search the optimal solution by simulating the natural evolutionary process.
khdjca
- 保证全局收敛的随机微粒群算法,当最优粒子的解无进化,则对其位置-Guarantee the global convergence of the stochastic particle swarm algorithm, the optimal solution of particles when no evolution, with its position
tlbo20170207_ok
- 教与学算法，局部优化算法，收敛快，精度高。可与差分进化等全局寻优算法配合使用，这个算法的特点就是局部收敛速度快。-56/5000 Jiào yǔ xué suànfǎ, júbù yōuhuà suànfǎ, shōuliǎn kuài, jīngdù gāo. Kě yǔ chāfēn jìnhuà děng quánjú xún yōu suànfǎ pèihé shǐyòng, zhège suànfǎ de tèdiǎn jiùshì júbù shōuliǎn sùdù kuài.
geneticVRP
- 路径组合编码的遗传算法应用于求解VRP问题时，顺序交叉算子局部寻优能力不足的缺陷，引入一种进化逆转算子，改进了遗传算法求解VRP问题时的局部搜索能力- U8DEF u5EF3 u7401 u7C1 u7R1 u7 U5B50 u5B0 u90E8 u5BFB u4F18 u803F0 u5B0 u4E0 u8DBY u7DB4 u7684 u7F3A u9677 uFF0C u5F15 u5165 u4E00 u79CD u8FDB u531
GA-for-RBF
- 设计了一个进化神经网络模型，用遗传算法优化RBF网络的连接权和网络结构- U8BB u2B1 u4E1 u4E00 u4E00 u4E2 u7281 u7R0 U63A5 u6743 u548C u7F51 u7EDC u7ED3 u6784
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- 定义遗传算法，对函数图与进化过程进行画图表示-The genetic algorithm is defined, and the function graph and the evolution process are drawn
genetic algorithm
- 多种群遗传算法，通过matlab编程，实现模拟生物进化的过程，对现实中的问题进行优化(Genetic algorithm to solve optimization problems)
nrtsparticles
- 保证全局收敛的随机微粒群算法,当最优粒子的解无进化,则对其位置(Guarantee the global convergence of the stochastic particle swarm algorithm, the optimal solution of particles when no evolution, with its position)
ypea118-imperialist-competitive-algorithm
- 所提出的进化优化算法通常是由自然过程建模和物种进化的其他方面，特别是人类进化的启发而得到的。(The proposed evolutionary optimization algorithms are generally inspired by modeling the natural processes and other aspects of species evolution, especially human evolution, are not considered.)
GENETIC ALGORITHM
- 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 computational model of biological evolution process of natural selection and genetic mechanism of the simulation of Darwin
Desktop.rar
- 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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成(Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selection
MTSOO
- 多任务进化，多因子进化， 进化计算，遗传算法(multitasking evolution)
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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。(Genetic algorithm (Genetic Algorithm) is a computational model for simulating the evoluti