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遗传算法.C
- 用dev-C编写的遗传算法程序，用来计算函数极值的。-with dev - C GA prepared by the procedures used to calculate the maximum function.
SGA_5
- 用遗传算法来解决多极值函数的求解问题, 程序采用了锦标赛选择方法-Using genetic algorithm to solve the multiple maximum function problem.
genetic-algorithm
- 利用fortran编程的二进制遗传算法。遗传算法将生物界遗传进化思想用于数学优化当中，形成了一种特性优良的启发式搜索算法，它能较方便地搜索出目标函数的最优值，更为重要的是，遗传算法的目标函数可以是连续函数，也可以是间断函数，因此它的使用范围比微积分极值理论的应用范围更广-Binary genetic algorithm
ayy_yichuan
- 用遗传算法实现函数的极值问题。程序中有各种参数的设置方法。该程序有一定的通用性。是很好的优化方法。-The genetic algorithm function extremum. The program has a variety of parameter setting method. The program has a certain degree of versatility. Optimization method.
GATEST
- 遗传算法优化的小程序，利用遗传算法求解函数的极值。-Genetic algorithm optimization procedures, the use of genetic algorithm function extremum.
GeneticAlgorithm
- 遗传算法的matlab实现，用来求解多项式极值示例-Genetic algorithm matlab realize, extreme examples for solving polynomial
Extremaloptimization
- 神经网络遗传算法函数极值寻优————非线性函数极值寻优-Neural network genetic algorithm optimization function extreme nonlinear function extreme optimization
sga
- 利用遗传算法解决实际问题，用于平面度的测量以及具体的一元函数优化求极值，适用于matlab-using matlab to make a program to solve the ga function
基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
- 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 初始化遗传算法参数(Optimization of system extremum based on neural network genetic algorithm)
chapter4
- 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优(Neural network, genetic algorithm, function extreme value optimization nonlinear function extremum seeking)
神经网络遗传算法极值寻优
- 神经网络遗传算法，用于非线性函数的极值寻优，非常好的源码(Neural network genetic algorithm, for nonlinear function extremum seeking, very good source code)
案例4
- 神经网络遗传算法极值函数寻优，对象为非线性函数。(The extremum function of neural network genetic algorithm is optimized, and the object is nonlinear function.)
TSP-PSO
- 混合粒子群算法摒弃了传统粒子群算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜索最优解。(Hybrid particle swarm algorithm instead of the traditional particle swarm algorithm in the method to update the position of the particle by tracking the maximu
神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值
- 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值(Neural network genetic algorithm function extremum optimization - nonlinear function extremum)
智能优化算法及其matlab实例code
- 遗传算法 粒子群 蚁群等7种算法，可解决求极值问题以及旅行商问题(Genetic algorithm, particle swarm optimization and ant colony algorithm can solve extreme value problem and traveling salesman problem. 7 algorithms are used to solve extreme value problem and traveling salesman probl