搜索资源列表
刘星算法
- 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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。遗传算法广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、
智能优化算法
- 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
00673228Cpp遗传算法的源代码
- 微分进化算法，用于解决，复杂的函数优化问题，算法鲁棒性良好(Differential evolution algorithm)
spMODE
- 该代码基于偏好实现了具有球形修剪的多目标差分进化算法的版本，有改进和处理的机制：多样性，针对性，多目标优化实例以及受限优化实例。(It is a MOEA with mechanisms to improve and deal with:Diversity, Pertinency, Many-objective optimization instances, Constrained optimization instances.)
DE_FOPID
- 差分进化算法，整定分数阶PID控制器参数(Differential evolution algorithm, tune fractional PID controller parameters)
遗传算法
- 利用遗传算法计算目标函数极值，遗传算法与传统的优化方法（枚举，启发式等）相比较，以生物进化为原型，具有很好的收敛性，在计算精度要求时，计算时间少，鲁棒性高等都是它的优点。(Using the genetic algorithm to calculate the extremum of a objective function. Compared with the traditional optimization methods (enumeration, heuristics, etc.), g
算法
- floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，模拟退火算法是局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优，遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。(The Floyd algorithm is also known as the insertion point method, which is a multi weighted graph using the idea of dynamic programming for the giv
71606158
- 这是解决另外问题的PSO进化算法源程序,里面有注释,易于学习 我正在写硕士论文,写好后,会把我的成果共享,请把我加为VIP会()
09 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
- 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) originated from the computer simulation of b
DeMat
- 几种问题下的多维差分进化算法，包括Chebychev、Eggholder、Michalewicz、Peaks、Rastrigin、Rosenbrock和Zimmermann问题，可以根据不同的需求来改变objfun.m, PlotIt.m,和 Rundeopt.m。(The multidimensional differential evolution algorithm under several problems.)
Artificial Bee Colony
- artificial bee colony蜂群算法（ABC）代码(matlab code of artificial bee colony)
code
- 根据邻居搜索改进的自适应差分进化算法，属于进化计算，用来参数优化.(optimization by adaptive differential evolution)
自动聚类算法
- 该程序实现基于DE/PSO/GA的进化算法的数据聚类(The program realizes data clustering based on DE/PSO/GA's evolutionary algorithm.)
my_pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。(Particle swarm optimization (PSO), also known as particle swarm optimization (PSO) or Particle Swarm Optimization (
遗传算法
- 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。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
example1
- 运用遗传算法求解函数，进化算法寻找最优值(Using genetic algorithm to solve function)
蚁群算法
- 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。
DJ程序
- 多目标遗传算法，包括目标函数、非线性约束和热网与电网潮流约束。(The multi-objective genetic algorithm includes objective function, nonlinear constraint and power flow constraint of heat supply network.)
Griewank公式验算
- 基于Python编写群体智能算法，采用差分进化理论，并用Griewank公式验证(The swarm intelligence algorithm is written based on Python. Differential evolution theory is adopted and verified by Griewank formula.)
粒子群
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操