当前位置:
首页 资源下载
搜索资源 - differential evolution
搜索资源列表
-
0下载:
用JAVA语言编写,包括PSO(Particle swarm optimization, 中文译名为粒子群优化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文译名为差分进化或差异演化)等算法,有一些不带约束和带约束的算例(如Michelawicz的几个问题)。使用说明见usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注释。
-with Java language, including the PSO (Particle swarm optimizat
-
-
0下载:
Differential Evolution(JAVA)-Differential Evolution (JAVA)
-
-
0下载:
Differential Evolution(c code)
-Differential Evolution (c code)
-
-
0下载:
Differential Evolution (matlab)-Differential Evolution (Matlab)
-
-
0下载:
differential evolution algorithm
optimization
-
-
0下载:
微分进化算法DE(Differential Evolution)由Storn和Price等学者于1995年首先提出。它是一种基于种群优化的新智能优化方法,它已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点
-
-
0下载:
Python实现的差分进化算法源代码
使用Python实现的差分进化算法,引用到Numpy和Scipy,可以支持多核与集群并行计算。使用时只需继承DESolver并定义函数def error_func(self, indiv, *args)作为目标函数即可。-Python implementation of the differential evolution algorithm source code uses the Python implementation of the differ
-
-
0下载:
matlab 编写的微分进化算法,供大家学习参考-matlab write differential evolutionary algorithm for everyone to learn information
-
-
1下载:
差分进化算法的基础讲义和文档,都是英文版,属于基础资料,可以作为入门资料。
-
-
3下载:
差分进化程序,有注释,可以直接修改函数运行-Differential evolution process, there are annotations, you can directly modify the function to run
-
-
0下载:
差分进化算法的源代码,编码简单可读,可以直接编译执行-Differential evolution algorithm source code, coding simple and readable, and can directly compile the implementation of
-
-
0下载:
差分进化算法(differential algorithm)-Differential evolution algorithm (differential algorithm)
-
-
0下载:
chemotactic differential evolution for economic load dispatch
-
-
0下载:
2013 Self-adaptive differential evolution for feature selection in hyperspectral image data
-
-
0下载:
基于差分演化算法的源程序,非常好用。能处理多种函数优化问题。-Based on differential evolution algorithm source code, very easy to use. Able to handle a variety of function optimization problems.
-
-
0下载:
差分进化算法的基础讲义和文档,都是英文版,属于基础资料,可以作为入门资料。-Differential evolution algorithm based handouts and documents are in English, is based on information that can be used as entry.
-
-
0下载:
:组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法,但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题,提出对
组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进,提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE—P,并
利用6个典型的测试甬数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能,
而采用控制参数扩展的MCoDE—P方法却难以达到期望的效果。-: Combined differential evolution algorit
-
-
0下载:
Improved differential evolution algorithm to optimize the hybrid particle swarm optimization intelligent optimization algorithm source code
-
-
0下载:
Multi-Objective Optimization Differential Evolution Algorithm
-
-
0下载:
差分进化算法Differential Evolution的论文(The original paper of DE)
-
«
1
2
3
45
6
7
8
9
10
...
21
»