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Genetic_Algorithms_in_dam_safety_monitoring_neural
- 本文基于遗传算法思想，采用浮点数矩阵表示编码，在遗传算法的进化过程中加入一定的约束条件等方法，探讨了网络结构的设计和学习。经实例分析，在用于建立大坝安全监控预报模型的前馈神经网络设计中，该方法在满足一定约束条件下，能同时有效地寻找合适的网络结构和相应的参数(神经网络的权值和阈值)，且在精度和速度上都有较大的提高，为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。-Based on the genetic algorithm, using a float matrix coding, Ge
jiaolicheng
- 本文由西安电子科技大学全国著名学者焦李成教授所作，阐述了图像稀疏表示以及遗传算法、隐马模型、种群进化等的研究现状以及前景。
jiyuyichuansuanfadelvboqiyouhuasheji
- 遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法，由于它简单易行，鲁 棒性强，尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜 索过程，从而使它的应用范围极为广泛，并且己在众多领域得到了实际应用， 取得了许多令人瞩目的成果，引起广大学者和工程人员的关注。- The genetic algorithm is a kind of searching method which simulates the natural evolution. It is simple and ea
hdj
- 针对基于内容的网络信息过滤中存在的特征维数过高影响分类过滤效果问题,运用遗传算法进行特征 选择,通过遗传操作搜索最优解。并且引入个体寿命概念用于实施种群更新,同时根据种群进化情况动态调整遗传操作算子,从而解决遗传算法训练过程中种群以及操作算子的单一性带来局部最优问题
geneticalgorithm
- 遗传算法的描述，遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法！ -Descr iption of the genetic algorithm, genetic algorithm is a general learning method based on simulated evolution!
dd
- 单亲进化遗传算法在多个配送中心选址中的应用-Single evolutionary genetic algorithm in multiple Distribution Center Applications
anolog-circuit-evolution
- 用遗传算法实现模拟电路进化，已经测试过。没问题，放心下载。-Analog circuit evolution using genetic algorithms, has been tested. No problem, rest assured download.
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
yichuan
- 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-GA (Genetic Algorithm) is a simulation of Darwinian theory of evolution by natural selection and genetic mechanism of biological e
NEW-constraint-based-DE
- 一种比较实用新型的基于微分进化的约束处理算法-A more practical new constraint-based processing algorithm Differential Evolution
MATLAB_yi_chuan_suan_fa
- 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-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a simulation mechanism of Darwinian natural selection and genetics computational models o
yichuansuanfa
- 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算求得最优个体，即问题的最优解。本程序采用遗传算法可求解微网优化运行。-Genetic Algorithm is an adaptive global by natu
CoDE
- code差分进化是一种群智能算法，得到了广泛的应用-differential evolution
MATLABGenetic-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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的-Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selection and Genetic mechanism of biological evo
multifunction_optimization_use_pso
- 多峰值函数优化中,基本粒子群算法进化后期收敛速度较慢,提出一种具有可控速度因子的改进粒子群算法.-Multimodal function optimization, PSO late evolutionary convergence is slow, with a controllable speed improvements proposed particle swarm optimization factors.
adaptive_dynamic_pso
- 针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题 ,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.-For PSO population diversity in the evolutionary process and reduce premature problem, a dynamically changing inertia weight adaptive particle swarm optimization.
DECGA
- 双精英协同进化遗传算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化操作的核心,两个精英个体分别按照不同的评价函数来选择个体,组成各自的进化子种群.两个子种群分别采用不同的进化策略,以平衡算法的勘探和搜索能力。-Double elite co-evolutionary genetic algorithm to learn the elite strategy and the thought of cooperative coevolution, choose
Particle-Swarm-Optimization
- 本文提出变量随机分解策略，增加关联变量分配到同组的概率，使得算法更好的保留变量间的关联性，并将合作协同进化框架融合到算法中，提出了基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法-In this paper, a stochastic variable decomposition strategy is proposed to increase the probability of assigning related variables to the same group, which makes th