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yichuansuanfa
- 路由路径问题，方程问题，工程控制问题实现全局最优解。-Path routing problem, the problem equation, engineering control to achieve the global optimal solution.
pso
- 粒子群优化(Particle Swarm Optimization - PSO) 算法是一种新兴的有潜力的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 算法,和遗传算法相似,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. 但是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。-pso
VRP
- 解决车辆路径问题使用矩阵蚂蚁算法 车辆调度问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一个典 型的NP 难题，只有在需点数和路段数较少时才有可能寻求其 精确解，一般情况下，很难得到全局最优解或满意解-Matrix ant algorithm to solve the vehicle routing problem Matrix ant algorithm to solve the vehicle routing problem
TSP
- 1 以10/30个结点的TSP问题为例,用遗传算法加以求解； 2 掌握遗传算法的基本原理、各个遗传操作和算法步骤； 3 能求出问题最优解，若得不出最优解，请分析原因； 4 要求界面显示每次迭代求出的局部最优解和最终求出的全局最优解。-For example, 1 to 10/30 junction TSP problem with a genetic algorithm to solve 2 mastered the basic principles of the gene
SA-Algorithm
- 以TSP问题为解决对象，详细探讨了模拟退火算法的原理，并通过C++语言来模拟实现并仿真算法性能，验证了模拟退火算法在搜索全局组合最优解问题的高效性。-The Study and Design of Simulated Annealing Algorithm
ZPclustering
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the reprodu
qpso
- 该算法是以粒子群中粒子的收敛特性为基础,依据量子物理理论提出的,改变了传统粒子群算法的搜索策略,可使粒子在整个可行解空间中搜索寻求全局最优解。同时该算法的进化方程中不需要速度向量,而且进化方程的形式更简单,参数较少且容易控制。对两个算例进行仿真测试,证实该算法可有效解决经济负荷分配问题 性能对比显示,该算法求得的解优于已有的改进粒子群算法及其它优化算法所求得的解。-The algorithm is based on convergence particle swarm particle basi
moba_demo
- 为了快速求解大规模优化问题,根据蝙蝠回声定位行为构造出了可全局收敛的蝙蝠算法。在该算法中,每个蝙蝠对应着优化问题的一个候选解；采用正交拉丁方原理构筑蝙蝠群的初始空间位置,以达到对搜索空间的均衡分散性和整齐可比性覆盖；将蝙蝠的追随、自主、避险和从众行为用于构造每个蝙蝠的空间位置转移策略；利用蝙蝠捕获猎物时的响度和脉冲速率来确保整个蝙蝠群要么保持原状态、要么向好的空间位置转移,但绝不会向差的空间位置转移,从而确保了整个算法的全局收敛性；在蝙蝠群移动过程中,蝙蝠从一个空间位置转移到另一个空间位置实现了
ACO
- 用于全局优化的蚁群算法，可优化其他算法，用于尊求全局最优解等等，数值计算-For the global optimization of the ant colony algorithm, you can optimize other algorithms
khdjca
- 保证全局收敛的随机微粒群算法,当最优粒子的解无进化,则对其位置-Guarantee the global convergence of the stochastic particle swarm algorithm, the optimal solution of particles when no evolution, with its position
LINDO 6.1注册版
- 用于解决线性规划问题求解，编程上手容易，求得的是全局最优解(Used to solve linear programming problem solving, programming easy to get started)
bat_algorithm
- 蝙蝠算法是一种全局搜索最优解的有效方法，新颖的智能算法。(Bat algorithm is an efficient method for searching optimal solutions, innovative intelligent algorithms.)
TS
- 禁忌搜索算法源代码，对局部邻域搜索的一种扩展，搜索过程中采用禁忌准则，即不考虑处于禁忌状态的解，标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，在进一步迭代搜索中尽量避开这些对象，避免迂回搜索，从而保证对不同的有效搜索途径的检索，是一种局部极小突跳的全局逐步寻优算法。(Tabu search algorithm source code, an extension of the local neighborhood search criteria, using tabu search process, th
monituihuo
- 提出了一种混合模拟退火算法, 以模拟退火法作为随机搜索引擎,利用逻辑编程和线性规划来检验和处理搜索结果。这种算法既可以发挥随机搜索法的快速寻找可行解的优势, 又可以充分考虑特定问题内在的逻辑和数学关系, 使之可以在较短的时间内得到一较优解实例计算结果表明, 同传统的混合整数线性规划方法相比这种算法可以快速地给出优化解, 月优化值与全局最优依差别不大, 可以更好地解决原油实际调度问题(A hybrid simulated annealing algorithm is proposed, which
23876123psoSVM
- 在全局版的标准粒子群算法中，每个粒子的速度的更新是根据两个因素来变化的，这两个因素是：1. 粒子自己历史最优值pi。2. 粒子群体的全局最优值pg。如果改变粒子速度更新公式，让每个粒子的速度的更新根据以下两个因素更新，A. 粒子自己历史最优值pi。B. 粒子邻域内粒子的最优值pnk。其余保持跟全局版的标准粒子群算法一样，这个算法就变为局部版的粒子群算法。(The introduction of particle swarm algorithm is essential, super detai
遗传算法多目标优化模板
- 利用geatpy库是实现多目标优化， 基于改进NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化问题的进化算法模板，传统NSGA-Ⅱ算法的帕累托最优解来只源于当代种群个体，这样难以高效地获取更多的帕累托最优解，同时难以把种群大小控制在合适的范围内，改进的NSGA2整体上沿用传统的NSGA-Ⅱ算法，不同的是，该算法通过维护一个全局帕累托最优集来实现帕累托前沿的搜索，故并不需要保证种群所有个体都是非支配的。(Using geatpy library to realize multi-objective optimiza
基于最优流的配电网络重构程序
- 提出了一种基于改进最优流和遗传算法的配电网重构算法.该算法先利用配电网的同胚图将重构问题的全局寻优空间划分为若干子空间,然后利用改进最优流法寻找子空间内的最优解,之后再利用遗传算法搜索全局最优解所在的子空间,从而实现在局部最优解中寻找全局最优解.(A distribution network reconfiguration algorithm based on improved optimal flow and genetic algorithm is proposed. First, the
IABC_KMC_test_on_Iris_wine_glass
- 改进的人工蜂群算法K均值聚类算法寻找全局最优解(Improved artificial bee colony algorithm K-means clustering algorithm to find the global optimal solution)