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遗传算法程序包
- 遗传算法程序包，里面包含有多种人工智能语言c程序，包括进化算法等等，没有密码-GA package, which contains a variety of artificial intelligence language c procedures, including evolutionary algorithms, etc., no password
基本遗传算法源程序
- 多目标进化算法源代码-more evolutionary algorithm source code
差分进化
- 差分进化算法DE
多目标优化 matlab
- multi object genetic algorithm 多目标优化遗传算法
MOEA.tar
- 多目标进化算法，C语言编程实现，性能优良(multiobject evolution algorithm)
基于蚁群算法的图像边缘检测
- 将改进蚁群算法应用于图像边缘检测，模拟进化算法,主要采用信息素来进行方向的选择,通过全局性的搜索得到较优解。(The improved ant colony algorithm is applied to image edge detection and simulation evolutionary algorithm, which mainly uses information prime to select the direction, and the better solution is
多目标进化
- matlab写的多目标进化算法，值得学习和借鉴，直接修改使用(The multi-objective evolutionary algorithm written by Matlab is worth learning and using for reference.)
DE
- 差分进化算法的代码框架和实例，可以实现迭代进化，得到需要的优化解。(Code framework and example of differential evolution algorithm.It can achieve iterative evolution and get the desired solution.)
蚁群算法
- 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。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。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群算法的matlab实现(Ant colony algorithm is a probabilistic algorithm for finding optimal paths. It was put forward by Marco Dori
DeMat
- 差分进化算法，求最优解，能实现，能运行，是个样板(Differential evolution algorithm, the best solution, can be realized, can run, is a template.)
DE-test
- 差分进化算法，求最优解，能实现，能运行，是个测试版本，可以在这基础改(Differential evolution algorithm, to achieve the optimal solution, can be realized, can run, is a test version, can be modified in this basis.)
0带约束的差分进化算法1
- 基于Python编写的差分进化原理的带边界条件约束算法(A band constraint algorithm based on differential evolution algorithm)
分布式估计算法EDA
- EDA分布式算法，进化算法 可以和一些智能算法拟合使用(Distributed estimation algorithm)
多目标进化算法
- 多目标遗传进化算法，处理目标优化及处理优化问题，优化效果较好
MOEA
- 多目标进化算法，内容很全，所有函数M文件都有。（不含文本说明）(MOEA Multi-objective evolutionary algorithm, the content is very complete, all function M files have. (excluding text descr iptions))
2013-TEC-LIPS
- 进化算法中解决多峰优化问题的经典算法 LIPS(LIPS: A Classical Algorithms for Multi-modal Optimization in Evolutionary Algorithms)
粒子群算法
- 粒子群算法是比较实用易实现的高效进化算法，压缩包中给了详细的算法代码以及相应的例子。(PSO is a good and effective algorithm)
de-for-tsp
- 利用MATLAB和差分进化算法（DE）求解旅行商问题（TSP）(Using MATLAB and DE to solve TSP)
粒子群算法
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"
免疫进化算法源码
- 这个是免疫进化算法的源码，根据这个源码可以直接修改应用，非常实用和方便