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可靠性优化的遗传算法求解，粒子群算法求解，非常简单，-reliability of the genetic optimization algorithm, the PSO algorithm, is very simple.
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tinyos 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.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值-The tinyos
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遗传算法优化bp神经网络，可以运行，而且效果挺好-Genetic algorithm optimization BP neural network, can run, and the effect is very good
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Genetic algorithm based reactive power optimization, Algorithm optimization is very good, almost no circulation, Including Deng's correlation, absolute correlation, correlation of slope, improved absolute correlation.
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基于杂交的混合粒子群算法，结合遗传算法和混合粒子群算法两大优势(Hybrid particle swarm optimization based on hybrid algorithm combines two advantages of genetic algorithm and hybrid particle swarm optimization algorithm)
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多目标优化，遗传算法，适合于研究多目标优化(matlab genetic algorithm for multi-objective optimization, dual-objective optimization)
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前推回代法的辐射状配电网潮流程序 matlab编写蚁群算法实践 粒子群工具箱PSOt 基于遗传算法配电网无功优化方法程序源代码 求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法(Forward push back generation method of radial distribution network tidal current procedures matlab prepared ant colony algorithm PSOt based on genetic algorithm distri
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作为遗传算法的代码 经常用于遗传优化算法(bs2rv Code as a genetic algorithm is often used in genetic optimization algorithms)
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