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ApplicationofLeastSquareSupportVectorMachine
- 基于粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法预测混沌序列-anessayaboutchaospredictionbyPSOLSSVM
Embedded-in-a-chaotic-particle-swarm-optimization-
- 一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真Embedded in a chaotic particle swarm optimization algorithm and simulation-Embedded in a chaotic particle swarm optimization algorithm and simulation
Immune_Chaotic_Network_Algorithm_for_Multimodal_Fu
- 针对多峰函数优化问题，借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论，提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体，增强了算法的局部搜索能力；采用网络抑制策略，保持了种群的多样性；通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模，提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性，较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡，具有更强的多峰函数优化能力-Referred to the ergodicity of chaos and immune netwo
Nonline
- 一类非线性欠驱动系统的混沌优化LQ控制算法-Nonlinear Underactuated LQ control system based on chaos optimization
Chaos
- 混沌粒子群优化算法，此文件为C++编写，非常实用，可供有相关需要的人下载，学习。-Chaos particle swarm optimization algorithm
acs-chaos
- 针对蚁群算法的ACS模型进行混沌优化，对于原始蚁群算法是个优化-the ACS model for ant algorithm embedded in chaos
hundunpso
- 针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷 入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。 该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运 动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜 索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索 时间, 提高了收敛率
constrain-opt
- 针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。CPSO算法利用混沌搜 索的全局遍历性、随机性和规律性等特点, 引导粒子在全局范围内搜索, 从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。 该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据, 并用惩罚函数法处理违法约束的粒子, 当基本粒子群算 法陷入早熟时, 随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索, 直至满足迭代收敛条件为止。CPSO算法能提高种群的多 样性和粒子搜索的遍历性, 从而有效提高了PSO算法的收
3x
- 基于粒子群的算法和混沌搜索的协同优化算法-Collaborative optimization algorithm based on particle swarm algorithm and chaotic search
Cchaaos_annt-
- 此源代码,是一个用C++开发的，关于混沌蚁群优优化算法，该算法是一个非常实用的算法，效果非常好 -This source code is developed one use C++ and excellent on chaotic ant colony optimization algorithm, the algorithm is a very practical algorithm, the effect is very good
214545535242
- 基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法的目标就是找到多峰函数的所有局部优化峰值。在分析微粒群优化 算法中各个参数对微粒运动影响的基础上，对微粒群算法进行改造，让微粒运动从初始位置沿优化函数曲线向优化峰值 方向爬行．直至找到所在区域的局部优化峰值；要想求得尽可能多的局部优化峰值，就要求微粒群中微粒的初始位置分 布具有随机性和遍历性。为此采用混沌序列设置微粒初始位置；为使每一个局部最优值点都可能有微粒群中的微粒经过， 采用变步长的迭代计算；为防止优化函数曲线的某些局部峰附近没有
linxin
- 针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题，提出了混沌量子粒子群优化算法。-Abstract：Using quantum-behaved particle swarmoptimization (QPSO) to handle complex functions with high-dimension has the problems of low convergence speed and sensitivity to local convergence
Pso
- 改进的粒子群优化算法，加入了混沌序列，增强了寻优能力。-Improved particle swarm optimization, joined the chaotic sequence, enhanced optimization capabilities.
Chaotic-Particle-Swarm-Optimization
- 混沌粒子群优化（CPSO, Chaos Particle Swarm Optimization）算法融合了PSO算法的快收敛和CO算法的遍历随机等特点，在PSO算法每一代挑选出的最优解附近的区域里，用混沌算法进一步搜索，防止其陷入局部最优值，从而改进了PSO算法的不足，成为一种高效的优化算法。-Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO, Chaos Particle Swarm Optimization) algorithm combines the f
cpso
- 提出多目标混沌粒子群优化算法并应用于机器人足球防守策略之中。在对方多名队员进攻情况下，通过该策略引导我方队员防守跑位，并选取我方位置最佳队员对对方主攻队员进行截球，从而达到成功防守的目的。-A robot soccer defensive strategy based on multi-objective chaotic particle swarm algorithm is proposed. When two or more opponents attack,
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- 基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm and Simulated Annealing least squares support vector machine parameters from selection method
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- 基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm and Simulated Annealing least squares support vector machine parameters from selection method
Chaos-particle-algorithm
- 针对粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部极值的缺点，论文提出了一种新颖的混沌粒子群优化算法。-Particle swarm optimization for the poor stability and ease of getting into local extremum shortcomings, the paper proposes a novel chaotic particle swarm optimization algorithm.
Choas-immune-algorithm
- 混沌免疫算法，可用于图形处理，函数优化等，能够取得较好的效果。-Chaos immune algorithm can be used for graphics processing, function optimization, etc., can achieve better results.
CLSPSO
- CLSPSO：用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题-CLSPSO: Chaos particle swarm optimization algorithm for solving unconstrained optimization problems