搜索资源列表
abtzu
- 粒子群算法与遗传算法的结合研究,值得参考!()
pso
- 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"(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The PSO algorithm is a kin
RAGA-PPC
- matlab 工具箱 上传一个粒子群工具包,而且正在持续更新中,与遗传算法工具有相同的语法,熟悉遗传算法(GA)和直接搜索(DS)工具箱的比较容易理解,我不熟悉,所以看起来有困难(最近在下视频学习),具体请见psopt discr iption。(toolbox of matlab As training progresses using a decreasing linear inertia function, the influence of past velocity becom
PSO-Python
- 粒子群算法,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”(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The particle swarm optimization (PSO) al
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)
ABC_1
- 人工蜂群算法自2005年被Karaboga等人提出以来,以其操作简单、参数少、易于编程实现、收敛速度快等特点而受到越来越多的关注。2007年,Karaboga【2007】使用人工蜂群算法对多变量函数进行优化,并对由人工蜂群算法(ABC),遗传算法(GA),粒子温度算法(PSO)和粒子温度灵敏演化算法(PS-EA)产生的结果进行了比较。 结果表明,人工蜂群算法优于其他算法。2009年,Karaboga【2009】使用人工蜂群算法优化大量的数值函数,并对由人工蜂群算法(ABC),遗传算法(GA),粒
MATLAB
- 粒子群算法优化,差分算法优化,遗传算法优化,内点法(Particle swarm optimization, differential algorithm optimization, genetic algorithm optimization, interior point method)
阴影阵列下求解
- 光伏阵列阴影多峰之下的求解程序,用到了粒子群算法和遗传算法,求解需要迭代20步。
85190844wedgelet
- 小波等神经网络,还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。(wavelet neural networks, etc. also contains the PSO (PSO), gray neural networks, fuzzy networks, probabilistic neural networks, genetic algorithm optimization and so on.)
多目标优化
- 多目标优化的各种类型算法的仿真程序,粒子群、遗传等等(Various types of programs for multi-objective optimization)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part
改进svm
- phog方法提取图像特征,svm支持向量机进行分类,分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。(Phog method extracted image features, SVM support vector machine classification, respectively, GA genetic algorithm and PSO particle swarm optimization algorithm for optimization.)
BAS代码
- 天牛须搜索( beetle antennae search,BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术,其生物原理为: 当天牛觅食时,其并不知道食物在哪里,而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角,如果左边触角收到的气味强度比右边大,那下一步天牛就会向左边飞,反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似,BAS 不需要知道函数的具体形式以及梯度信息,就可以自动实现寻优过程,且其个体仅为一个,寻优速度显著提高。(