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yichuansuanfacankao
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借 用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性 的提高。这一点体现了自然界中\"物竞天择、适者生存\"进化过程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方 面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构 和参数进行编码，一般用字符串表示，这
GPC_demo1
- 由于自校正控制器在实际中的广泛运用，其缺点日益明显，主要体现在变阶次、变时延和变参数的系统中，因此研制具有较强的鲁棒性的控制器在实际运用中非常有用。Clark等人提出的广义预测控制自校正控制器是一种基于参数模型的预测控制算法，它采用了时段优化性能指标，结合辨识和自校正机制，从而克服自校正控制中存在的缺点，具有较强的鲁棒性。-self-tuning controller in practice the widespread use of its increasingly obvious short
Geneticalgo_MAX
- 该程序利用遗传算法求Rosenbrock函数的极大值。该算法主要包括确定决策变量、建立优化模型、确定编码方法、确定解码方法、确定个体评价方法、设计遗传算子、确定遗传算法的运行参数等七个步骤。-the procedures for the use of genetic algorithms Rosenbrock function of great value. The algorithm including the identification of the main decision varia
HandwrittenDigitRecognitionBasedOnBPNeuralNetwork.
- BP神经网络，是利用人工智能的方法，训练权值，建立模式识别的模型。本程序，采用三层神经网络，对隐层的节点个数使用经验公式，对其他的参数设置也进行了优化，实现了手写数字的识别，
Cs-K系相图计算
- Cs-K系相图计算,在材料科学研究中，温度场的计算，各种材料的加工、成型过程中与加热、冷却等传热过程有着密切的联系，所以利用计算机解决传热问题是极为有力的。用计算机进行材料相图计算与十分便利。相图是描述相平衡系统的重要几何图形，通过相图可以获得某些热力学资料；反之通过热力学数据可以建立一定的模型，从而计算和绘制相图。相图计算即CALPHAD法, 是一门介于热力学，相平衡和计算机科学之间的交叉分支学科，其实质是相图和热力学的计算机耦合。它是在一定的热力学模型基础上，用计算机对体系的不同来源的热力学
tunningPIDbyPSO.zip
- 埃及人wael korani写的采用粒子群算法（pso）代码调用simulink模型优化pid参数，与大家共享,Wael korani Egyptians wrote using particle swarm optimization (pso) code pid call simulink model optimization parameters, and share
基于丢番图推导的单变量GPC程序
- Clark等人提出的广义预测控制自校正控制器是一种基于参数模型的预测控制算法，它采用了时段优化性能指标，结合辨识和自校正机制，从而克服自校正控制中存在的，本代码提供基于丢番图推导的单变量GPC程序-Clark and others proposed self-tuning generalized predictive control is a controller parameter model based predictive control algorithm, it uses time s
SVC
- 建立LibSVM预测模型，基于网格算法、粒子群算法、遗传算法优化了模型参数，并由最终模型预测了给定切削参数下零件的粗糙度等级。-Establish LibSVM prediction model, grid-based algorithm, particle swarm optimization, genetic algorithm to optimize the parameters of the model, the final model prediction given by the c
pid_opt_1
- PID参数优化所用简单Simulink模型，可用于简单参数优化模型-The simple Simulink model for PID parameter optimization can be used for simple parameter optimization models
shell一般DMC控制
- 一般带约束DMC算法，有关带约束DMC算法和无约束DMC算法控制系统，区别就在于预测控制率的求解不同，无约束DMC算法可以直接推导出来一个解析的控制率，而带约束的DMC算法，则需要采用优化算法，须由二次规划算法求控制增量 ，这时候没有控制增量 ，因此离线仿真只须计算出校正参数和模型参数即可(Constrained DMC algorithm)
Copy_1_of_top88_2
- 稳健性描述指标与稳健性拓扑优化模型。稳健性设计要求同时考虑结构的平均性能和结构不确定性参数引起的结构性能偏移。为了描述稳健性设计的要求以及构件优化模型，首先针对以结构柔顺度期望及其标准差的加权和形式的目标函数，研究加权系数的选取规则，提出了一个称为“柔顺度的类变异系数”的合适的稳健性描述指标。该指标具有明确的物理意义而更具合理性。(Robust descr iption index and robust topology optimization model. The robustness de
chapter13_PSO
- pso 算法对支持向量机进行参数寻优，能够寻找最优的支持向量机参数，并建立最佳模型(PSO algorithm for parameter optimization of support vector machines)
SCE-UA算法代码
- 一种高效全局优化算法，广泛用于水文模型参数优选(A high efficient global optimization algorithm widely used for parameter optimization of hydrological model)
ACADO
- ACADO工具包是一个软件环境和算法集自动控制和动态优化。它为直接优化控制提供了多种算法，包括模型预测控制、状态参数估计和鲁棒优化。(ACADO Toolkit is a software environment and algorithm collection for automatic control and dynamic optimization. It provides a general framework for using a great variety of algorithm
myPSO-master
- 该文件为粒子群算法优化支持向量机模型参数的matlab代码(This document is a particle swarm optimization algorithm to optimize the parameters of the support vector machine model matlab code)
GA_Test
- 基于谢菲尔德大学的遗传算法工具箱的测试函数，可以修改后用来优化自己的模型参数，十分方便(It's a rar file about how to use GA tool developed by Sheffield University, It will be very help to optimize your own models)
MRMRF simple
- 基于MRF图形的小波与分解 获取最粗尺度上的初始分割。使用EM算法必须有一个初值，因此我们首先使用K-均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割结果。 2.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 3.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 4.尺度内迭代。重复2和3知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 5.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复4，
改进粒子群算法的PID控制器优化设计
- 基本的pid控制器算法以及simulink仿真模型，可以在线更改仿真参数。(Simulation optimization)
量子遗传算法
- 用于优化二维结构模型阻尼器参数，减小结构动力响应
粒子群算法优化pid源码 matlab仿真
- 粒子群算法（PSO）整定pid控制参数，比传统Z-N整定方法要好，内附matlab程序与simulink模型(Particle swarm optimization (PSO) is better than traditional Z-N tuning method in tuning PID control parameters. It includes matlab program and Simulink model.)