搜索资源列表
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
GPS
- 一种新的捕获方法，基于抽取并结合串并行搜索的算法。这种捕获方法在并行码相位搜索算法的基础上加入了抽取和串行搜索的部分，从而减少了计算量，提高了运算速度。- a new capture method, based on the extraction and the combination of serial-parallel search algorithm. The extraction and serial search are added in the capture method on t
ParallelAdaptiveClonalSelection
- 并行自适应克隆选择算法 在FbgFunc.m中设置目标函数和优化参数 在CloneySelection.m中设置参数取值范围及其他算法参数 本算法在基本克隆选择算法的基础上增加自适应和并行功能计算效率比基本克隆选择算法高。 附带论文为本人为第一作者撰写的，论文中有一部分内容介绍该算法流程。 对该算法有任何疑问可以通过dxbsoccer@163.com联系我。 目前该算法暂时是无约束优化，欢迎大家试用并提出宝贵意见。-Parallel adaptive clon
FEM-of-Geomagneticelectric
- 利用有限元方法模拟大地电磁正演响应，精度高。同时利用了MATLAB的并行处理，在频率域计算加快了计算速度。-We use the finite element method to simulate the geomagnetic forward response and the precision is high. At the same time using the MATLAB parallel processing, in the frequency domain calculation
RRR
- 3-RRR平面并行机器人的仿真。该程序由用于3-RRR平面并行机械手仿真的多个MATLAB脚本组成。 该程序基本上由图形用户界面组成，允许用户交互地定义移动平台的位置和方位。 在姿态的每个变化中，解决了逆运动学问题，并绘制了新的配置。 另外，在移动平台的方向的每次改变时，计算和绘制恒定方向工作空间。-Simulation of 3–RRR Planar Parallel Manipulators.This program consists of several MATLAB scr ipts u
torque-2.3.10.tar (1)
- 最初由NASA的Ames研究中心开发，主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包，用于灵活的批处理，特别是满足高性能计算的需要，如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。PBS的主要特点有：代码开放，免费获取；支持批处理、交互式作业和串行、多种并行作业，如MPI、 PVM、HPF、MPL；PBS是功能最为齐全, 历史最悠久, 支持最广泛的本地集群调度器之一. PBS的目前包括openPBS, PBS Pro和Torque三个主要分支. 其中OpenPBS是最早的PBS系统, 目前已经没有太多后
oofem-2.5
- OOFEM是一个开源多物理并行有限元程序的面向对象的架构。这个项目的目的是提供高效率和强大的有限元计算工具，以及提供高度模块化和可扩展性的发展环境。(OOFEM is an object oriented architecture of an open source multi - Physical parallel finite element program. The purpose of this project is to provide efficient and powerful f
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
遗传算法例程code
- 遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。