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- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
Aqpsozipn
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。 -This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
matlabapso
- 经典pso的matlab程序，只需修改适应值函数即可-Matlab program of classic pso matlab program.We simply can modify the fitness function can be
MA-matlabdoc
- 用matlab实现遗传算法，包括有交叉变异等及适应值的计算啊-Using matlab genetic algorithm, including the calculation of the of cross mutation and adaptation value.
NormFitGA
- NormFitGA 用动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题 -NormFitGA dynamic linear calibration to adapt to the value of the genetic algorithm for solving one-dimensional unconstrained optimization problems
genetic-algorithm
- 用遗传算法解旅行商问题 算法的目的为最小化旅费。各个城市间旅费不同，分别为60-200 之间的随机数。以此 为基础，分别编写不同代码，比较改变后的算法与原算子的运行效率有何不 同： 使用部分映射杂交算子实现杂交；使用插入变异算子实现变异； 随机运行算法5 次，根据采用不同算子得到的种群的平均适应值随迭代代数变化的情况与最终获得的最优解-solve TSP(Traveling Salesman Problem) use genetic algorithm
jsgas
- 遗传算法车间调度,车间作业调度问题遗传算法,各工件各工序的结束时刻，可根据它绘出甘特图,各代群体平均适应值的记录.-The genetic algorithm shop scheduling, job shop scheduling problems with genetic algorithms, each moment of the end of the process of the workpiece, it plotted the Gantt chart, the average fit
求解矩阵特征值的改进PSO算法
- 求解矩阵特征值的改进PSO算法：为了改进粒子群算法在求解矩阵特征值时只能根据矩阵特征值范围逐一求解特征值的现状提出了一种改进的粒子群 算法改进的粒子群算法采用寻找到一个特征值后，适当改变适应值函数的策略，使搜索区域远离已寻找到的特征值，继续寻找 其他的特征值，如此反复，直到寻找到所有的特征值为止利用四个不同类型的矩阵求解特征值进行仿真，实验结果也验证了算 法的实用性和有效性
job-sched
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
liziqunsuanfa
- 所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。-All of the particles have a fitness value is determined by the function to be optimized (fitness value) of each particle, there is a speed determine the direction an
yichaunsuanfa
- 代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。-Code to ensure that as little as possible, and in fact do not have to troubleshoot. This code of a specific application corre
source-code-for-Genetic-algorithm
- 该遗传算法源代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值，且函数值和个体的适应值之间没有区别。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。-The source code of the genetic algorithm is designed to seek the objective function of the maximum value, wherein only a positive value, and there is no difference
APSO
- 这是引入了自适应权重特征的粒子群优化算法，其中的通过粒子在整个群中的适应值顺序进行惯性权重的计算，提高了标准粒子群的性能，对于初学者具有很大的帮助-This is the introduction of adaptive weights characteristic particle swarm optimization algorithm, which through the particle in the whole group of fitness order inertia weight
Genetic-algorithm-source-code
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
pso_goldstein_
- 标准PSO算法代码采用C++编制；注释丰富；带有测试函数；测试函数在（0，-1）处取得最小值3。编译运行通过修改优化模型即可直接用来优化你所需求解问题,本人在弹道优化方面已测试成功。代码内总共进行50次pso搜索运算，以提高算法的可靠性，迭代最大次数限制在500次以内，输出最佳适应值和取得最佳适应值时的迭代次数，平均进行每次pso运算要多少次迭代才能得到满足条件的解-Standard PSO algorithm code using C++ preparation Notes rich wi
PSO_Cpp
- 程序介绍： 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。 -Program Descr iption: a flock of birds of prey simulation scen
pso_goldstein
- 标准PSO算法代码采用C++编制；注释丰富；带有测试函数；测试函数在（0，-1）处取得最小值3。编译运行通过修改优化模型即可直接用来优化你所需求解问题,本人在弹道优化方面已测试成功。代码内总共进行50次pso搜索运算，以提高算法的可靠性，迭代最大次数限制在500次以内，输出最佳适应值和取得最佳适应值时的迭代次数，平均进行每次pso运算要多少次迭代才能得到满足条件的解-Standard PSO algorithm using C++ code compiled Notes rich with
pso
- 配送中心选址-路径的微粒群算法代码、包括粒子的编码、适应值计算、粒子更新-Distribution center location- the path of particle swarm algorithm code, including particle coding, adaptation values, the particle updates
yichuansuanfa
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
NormFitGA
- NormFitGA:用动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题-NormFitGA: dynamic linear calibration with genetic algorithms for solving one-dimensional fitness unconstrained optimization problems