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The-artificial-neural
- 人工神经网络识别字符，并用遗传算法，粒子群算法优化了神经网络权值-Artificial neural network to recognize the characters, and using genetic algorithms, particle swarm optimization neural network weights
benchmark
- 该函数由于遗传算法，粒子群算法等各类测试，可以很好地对你所编程序进行评估，以验证你提出的算法的合理性-Function due to genetic algorithms, particle swarm optimization, and other tests can be well on your programmed assessment, to verify the rationality of the proposed algorithm
intelligentalgorithm
- 智能算法：神经网络，极限学习机，遗传算法，粒子群算法，蚁群算法，鱼群算法，人工免疫算法-Intelligent algorithms: neural networks, Extreme Learning Machine, genetic algorithm, particle swarm optimization, ant colony algorithm, fish swarm algorithm, artificial immune algorithm
GA_sheffield
- 本文件包含遗传算法，粒子群算法基本例子以及应用例子，采用MATLAB编写，希望对初学者有所帮助。如有不足，请多多见谅-This document contains genetic algorithms, particle swarm optimization and application examples of the basic examples using MATLAB to prepare, and I hope to help beginners. If insufficient, p
cfir
- 他的文档中包含的遗传算法，粒子群优化和用MATLAB编写的基本范例应用实例，希望对初学者有所帮助。如果insuffic -This document contains genetic algorithms, particle swarm optimization and application examples of the basic examples using MATLAB to prepare, and I hope to help beginners. If insufficien
Classification_toolbox
- matlab 的最新工具包，包括遗传算法，粒子群算法，总之 与现代优化算法一书中较为匹配-MATLAB tool box
智能算法
- 智能算法，含有遗传算法、模拟退火算法、BP神经网络优化、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法等智能算法，MATLAB亲测可用。(Intelligent algorithm, including genetic algorithm, simulated annealing algorithm, BP neural network optimization, immune algorithm, particle swarm algorithm, ant colony algorithm and other
各种智能算法求解TSP问题
- 各种求解TSP问题的人工智能算法（粒子群算法，遗传算法，蚁群算法等等）(All kinds of intelligent algorithm to solve TSP problem)
SwarmIntelligence_V3.0
- 智能算法工具箱，包括遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法等多种算法。(Intelligent algorithm toolbox, including genetic algorithm particle swarm algorithm artificial swarm algorithm and other algorithms)
pso
- 用于优化参数，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[1] 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“变异”
DO-GAPSO
- 学术实验，云环境下的任务调度算法，基于遗传算法与粒子群算法相结合的调度算法(Task Scheduling Algorithm Based on DO-GAPSO Under Cloud Environment,Academic experiment,it is used to verify the effect of the experiment.)
MATLAB智能算法30个案例分析
- 采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。(Taking the intelligent algorithm as the main line, we explain the MATLAB implementation of the most commonly used intelligent algorithms, such as genetic algorithm, immune algorithm, annealin
SRC--GA
- 多种人工智能算法合集，包含遗传算法和粒子群算法和CSO等等，有较详细的说明。(A variety of artificial intelligence algorithm collection.Including genetic algorithms and particle swarm algorithms and CSO, etc., have a more detailed descr iption.)
matlab43example
- 适用于入门的43个matlab案列，包含各种神经网络与支持向量机，以及遗传算法，粒子群算法(matlab 43 examples for newcomer)
智能信息处理
- 各种智能算法，蚁群，粒子群，遗传，BP.....(Various intelligent algorithms, ant colony, particle swarm, heredity, BP...)
nichingparticle-swarm-optimization
- 粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
30个智能算法模型
- 1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-obje
GA-PSO算法 2.0版本
- 基于遗传算法与粒子群算法的相机标定程序，值得借鉴(The camera calibration program based on genetic algorithm and particle swarm optimization is worthy of reference)
GA-PSO
- 本算法为用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，附带含有程序使用说明。(This algorithm uses genetic algorithm to improve particle swarm optimization GA-PSO algorithm, with instructions for the use of the program.)
带压缩，学习因子
- 在matlab用于各种算法粒子群和遗传的测试函数性能比较，画图等等(Performance comparison of particle swarm and genetic test functions used in various algorithms in matlab, drawing, etc.)