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benchmarks_test_pso
- 粒子群算法(pso)标准测试函数验证程序。在一个m文件中包括了目前文献中用于验证的7个标准测试函数(Ackley等)、三维动态显示，粒子过分集中时打散等功能。旨在为学习和研究者pso算法的同仁提供一个功能较为完备、简单易懂的标准版本，对于初学者可以通过此程序快速的实现入门，以便将更多的精力投入到深层次的研究中去！同时愿与所有致力于此的朋友共同探讨pso算法的改进与应用方面(如多目标、动态系统等)的经验。-PSO algorithm (PSO) standard test function ver
yiqunsuanfa
- 蚁群算法的实现，使用一个例子验证蚁群算法的有效性。-ant algorithm implementation, use an example to verify the validity of ant colony algorithm.
maosTOY
- 用JAVA编的微粒群算法程序，已通过测试验证，欢迎大家使用。
liziqun
- 用C语言编的关于粒子群的流程和代码，期待进一步验证
ibe具有认证功能算法
- 1 Boneh-Franlin的IBE算法主要由四个子算法组成：Setup，Extract，Encrypt和Decrypt，分别完成系统参数建立、密钥提取、加密和解密的功能。假定消息的明文空间为 ，密文空间 。 (1)、建立: 给定一个安全参数 k蝂+ Step 1: 执行G生成一个素数q， 两个q阶群G1， G2 ， 和一个可用的双线性映射 ê: G1碐1瓽2。 此外选取G1 任一生成元 P蜧1，再选取两个HASH函数 H3:{ 0， 1}n×{0， 1}n。 -?， H4:。 :{ 0，
微粒群算法工具箱
- 个人收集，经过验证.
支持向量机参数优化
- 对支持向量机的参数 C和g 进行了参数优化，分三种：交叉验证优化、遗传算法优化和粒子群算法优化。
PSO
- 粒子群算法在系统辨识中的应用 经过验证能够很好的辨识出系统-Particle swarm algorithm in system identification application proven system to identify good
antcolony
- 程序名称：蚁群觅食模拟 程序介绍： 本程序模拟自然界蚂蚁寻找食物并带回自己窝的过程，栩栩如生的再现了单个蚂蚁的灵活性和整体蚁群的智能涌现。关于用几条简单规则涌现生命现象的信念得到了进一步加强验证。用户可以自定义地图，从而让蚂蚁有机会与复杂的地形环境打交道，地形越复杂，蚂蚁的智能特性越能体现出来。-Name: ant foraging simulation program descr iption: This procedure simulated natural ants to fin
tsp1
- 一个蚁群算法求解TSP的通用程序,已经验证，保证能用-TSP Ant Colony Algorithm for a generic procedure, has already been verified to ensure the use
Optimization_of_RBF_Network
- Matlab粒子群算法优化RBF网络 采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化，在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强-Matlab PSO RBF network optimization using particle swarm optimization on RBF neural network parameters are optimized, in the test procedures and verified thr
BB_Ants_System
- 改进的蚁群算法matlab程序，验证无误。-ant-system
pso_ga_RBF_network
- 用MATLAB语言编写的，采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化，在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强-Written by MATLAB, using the particle swarm algorithm to RBF neural network parameters were optimized, validated in the test program through the Particle Swarm Optim
matlab_vrp(1)
- 首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但
ACASP.m
- 使用matlab验证蚁群算法的用例，动态寻路算法(Using MATLAB to verify the use case of ant colony algorithm, dynamic pathfinding algorithm)
改进粒子群算法工具箱
- 改进的pso算法 ，本人已经验证通过，解压后就可以使用
vrp
- 首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但
粒子群
- pso 多目标求解相关的问题，代码可以用，验证过(pso and more goal to solve problems)
量子行为的粒子群算法-SVM
- 改进量子粒子群算法，用于优化支持向量机参数，用IRIS数据验证(An improved quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is used to optimize the parameters of support vector machine (SVM), which is validated by IRIS data.)
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。