搜索资源列表
matlabaoc
- 自1991年由意大利学者 M. Dorigo，V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于种群的模拟进化算法——蚁群优化。-ant colony optimization, ACO
TSP
- 研究进化算法，将遗传算法用在TSP问题上的一个实例程序，带界面及详细代码-Research evolutionary algorithm, the genetic algorithm used in the TSP problem on an example program, with interface and detailed code
TimeSeries
- 研究进化算法，将遗传算法用在时间序列问题上的一个实例，包含界面和详细代码-Research evolutionary algorithm, genetic algorithm used in time series problem on an instance, including interface and detailed code
Optimization1D
- 研究进化算法，将遗传算法用在最值选择问题上的一个实例，包含界面和详细代码-Research evolutionary algorithm, using genetic algorithm to an example of the most value selection problem, including interface and detailed code
Approximation
- 研究进化算法，将遗传算法用在数据拟合问题上的一个实例，包含界面和详细代码-Research on evolutionary algorithms that use genetic algorithms on an example of data fitting problems, including interfaces and detailed code
biogenesis
- 一个开源的生物进化的游戏，本人进行了简单的中文翻译-A source of biological evolution of the game, I had a simple Chinese translation
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
DE
- 差分进化算法，一个类似于遗传算法的进化算法，其中一些参数可以自己设定，目标函数也可以自己设定。-Differential evolution algorithm, a genetic algorithm similar to the evolutionary algorithm, some of the parameters can be set by themselves, the target function can also set their own.
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
Differential-Evolution-master
- 差分进化算法的实现 是基于Matlab代码的-Differential evolution algorithm
onerflowdatabases
- Distributed BEAGLE是进化的计算机框架Open BEAGLE的主从分布式扩展-Distributed BEAGLE is Open in the evolution of computer framework BEAGLE master-slave Distributed extension
MOEAFramework-master
- 多目标进化算法框架，包括MOEAD、NSGA2等经典多目标进化算法。-The MOEA Framework is a free and open source Java library for developing and experimenting with multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) and other general-purpose multiobjective optimization algorithms. Th
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
QGA
- 量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物，是一种新发展起来的概率进化算法。-Quantum genetic algorithm (ga) is the product of the quantum computing combined with genetic algorithm (ga), evolutionary algorithm is a new developed probability.
JADE
- 一种差分进化算法的变体，收敛性能及其优秀，大家可以参考-a variant based on differential evolution algorithm,which has a better convergence performance.
SDEGM
- 改进的差分进化算法优化的灰色模型，灰色模型采用的GM(1，1)。-The improved differential evolution algorithm is optimized for the gray model, and the gray model uses GM (1,1).
jDE
- 一种改进的差分进化算法，可以显示收敛曲线-An improved differential evolution algorithm
rreprocessor
- 基于进化算法的多目标优化,以matlab程式所寫成,請大家參考參考-Multi-objective optimization based on evolutionary algorithm, using matlab programs are written, please refer to
jwod
- 基于进化算法的多目标优化,以matlab程式所寫成,請大家參考參考-Multi-objective optimization based on evolutionary algorithm, using matlab programs are written, please refer to
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- TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem)，是典型的 NP 完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。 实践证明，遗传算法对于解决 TSP 问题等组合优化问题具有较好