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SGA2[1].0
- GA（Simple Genetic Algorithm）是一种强大的智能多变量优化算法，它模仿种群繁殖规律来进行优化。 本SGA可以优化变量，求最小值,最大值（当把函数倒数也就求最小值啦） 并且支持浮点编码，grey编码，二进制编码；轮赌法选择，锦标赛选择；单点交叉，均布交叉，浮点交叉；单点变异，浮点变异；
Matlab遗传算法改进程序
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
toolforSGAPublic
- SGA（Simple Genetic Algorithm）是一种强大的智能多变量优化算法，它模仿种群繁殖规律来进行 优化。 本SGA可以优化变量，求最小值,最大值（当把函数倒数也就求最小值啦） 并且支持浮点编码，grey编码，二进制编码；轮赌法选择，锦标赛选择；单点交叉，均布交叉，浮点交叉； 单点变异，浮点变异；-SGA (Simple Genetic Algorithm) is a powerful smart multi-variable optimization algor
SGAPublic
- SGA（Simple Genetic Algorithm）是一种强大的智能多变量优化算法，它模仿种群繁殖规律来进行优化。本SGA可以优化变量，求最小值,最大值（当把函数倒数也就求最小值） 并且支持浮点编码，grey编码，二进制编码；轮赌法选择，锦标赛选择；单点交叉，均布交叉，浮点交叉；单点变异，浮点变异；调用时Genetic（目标函数名） 使用SGA时，首先需要一个目标函数（像AimFunc.m），该函数返回适应度输入变量为待优化变量x输出为一个适应度。然后修改Genetic.m中可以修
Intelligence-optimization-codes
- 智能优化算法汇总C语言大礼包 粒子群算法程序，是一种智能优化算法，1995年提出；-PSO algorithm
GeneticAlgorithm
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
P4-1
- 传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
Differential-evolution
- 差分进化方法是一种新的智能算法，可以和多种算法结合，例如神经网络优化；约束性算法；线性算法。-Differential evolution method is a new intelligent algorithm, and can be combined with a variety of algorithms, such as neural network optimization constraint algorithm linear algorithm.
蝙蝠优化算法
- 基于matlab平台的启发式智能算法，蝙蝠算法程序(Heuristic intelligent algorithm based on MATLAB platform, bat algorithm program)
和声优化算法
- 基于matlab平台的启发式智能算法，和声算法程序(Heuristic intelligent algorithm based on MATLAB platform, harmonic algorithm program)
萤火虫优化算法
- 基于matlab平台的启发式智能算法，萤火虫优化算法程序(Heuristic intelligent algorithm based on MATLAB platform and the program of firefly optimization algorithm)
遗传算法例程code
- 遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
鲸鱼群智能优化神经网络（WOA-NN）
- 利用鲸鱼群智能优化算法实现对神经网络的优化，实验结果能够有效避免传统神经网络过拟合的问题，有效提高模型识别精度。内容包含：woa主函数，woa-nn优化主函数；以及三个分类原始数据可供优化模型验证。