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Genetic-algorithm-optimization
- 遗传算法优化B P神经网络的目的是通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值, 其 基本思想就是用个体代表网络的初始权值和阈值、 个体值初始化的B P神经网络的预测误差作为该个体的适应度值, 通过选择、 交叉、 变异操作寻找最优个体, 即最优的B P神经网络初始权值。除了遗传算法之外, 还可以采用粒子群算法、 蚁群算法等优化B P神经网络初始权值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network is designed by means of g
particle-swarm--genetic-algorithm
- matlab程序（粒子群，遗传算法，牛顿迭代）-matlab program (particle swarm, genetic algorithm, Newton iteration)
matlab-intelligent-algorithm-cases
- 30个以Matlab为基础的智能优化算法程序，包括了遗传算法、粒子群算法等，并且每种算法都有各类的改进算法-30 to Matlab-based intelligent optimization algorithm procedures, including the genetic algorithm, particle swarm optimization, etc., and each algorithm has improved algorithm types
NN
- 智能算法30案例 包括遗传算法、神经网络、粒子群、模拟退火等-Intelligent algorithm of 30 cases including genetic algorithms, neural network, particle swarm optimization, simulated annealing
PSO_GA_SVM
- 利用遗传算法GA和粒子群算法PSO对SVM进行优化-GA genetic algorithm and particle swarm optimization PSO to optimize the SVM
PSOTool
- 求解非线性方程组方法有经典算法以及近年来流行的遗传算法．牛顿法及其改进形式,但是此类算法的收敛性在很大程度上依赖于初始点的选择，对于某些非线性方程组容易导致求解失败 为了克服经典算法的缺点，设计了求解非线性方程组的混合遗传算法,但依然对方程组和编码方法有很高要求。PSO是受到鸟群或者鱼群社会行为的启发而形成的一种基于种群的随机优化技术。它是一类随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。该算法是一种基于群体智能的新型演化计算技术，具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强
psogarbf
- 在函数逼近应用中，使用粒子群、遗传算法优化的rbf神经网络进行比较-In the applications of function approximation, using particle swarm optimization genetic algorithm of RBF neural network is used in the comparison
breedPSO
- 基于杂交的粒子群优化函数--借鉴遗传算法的杂交概念，在每次迭代中，根据杂交概率选取指定数量的例子放入杂交池中，里面的例子随机两两杂交，产生相同数目的子代例子-Hybridization-based particle swarm optimization functions- Reference hybrid genetic algorithm concepts, in each iteration, according to the selected crossover probability
GA2
- 程序6：遗传算法工具箱使用例子； 程序7：多种群遗传算法的函数优化； 程序8：基于量子遗传算法的函数寻优； 程序9：基于遗传算法的多目标优化算法； 程序10：基于粒子群算法的多目标搜索算法-Program 6: examples of the use of genetic algorithm toolbox Program 7: multi-population genetic algorithm function optimization Program 8: a func
PSO
- 粒子群算法源代码,属于进化算法的一种，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。-Particle swarm algorithm source code, is a kind of evolutionary algorithm, and genetic algorithm are similar, it is also starting from the random solutions, through the iterative search for the optimal
LZQYHSF
- 粒子群算法源代码,属于进化算法的一种，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。-Particle swarm algorithm source code, is a kind of evolutionary algorithm, and genetic algorithm are similar, it is also starting from the random solutions, through the iterative search for the optimal
PSOBP502
- Parsopoulos等采用罚函数法，利用非固定多段映射函数对约束优化问题进行转化，再利用PSO算法求解转化后问题，仿真结果显示PSO算法相对遗传算法更具有优越性，但其罚函数的设计过于复杂，不利于求解；Hu等采用可行解保留政策处理约束，即一方面更新存储中所有粒子时仅保留可行解，另一方面在初始化阶段所有粒子均从可行解空间取值，然而初始可行解空间对于许多问题是很难确定的；Ray等提出了具有多层信息共享策略的粒子群原理来处理约束，根据约束矩阵采用多层Pareto排序机制来产生优良粒子，进而用一些优良的
EA-and-PSO
- 介绍了基础的遗传算法和粒子群算法。还有他们的基本实现。适合入门的同学做一下简单实验。-Introduces the basic genetic algorithm and particle swarm algorithm. And their basic realization. Students for entry to do something simple experiment.
inversion
- 王家映关于地球物理资料非线性反演理论的讲座系列，包括11个文档（地球物理反演问题概述，蒙特卡洛法，模拟退火法，遗传算法,人工神经网络，共轭梯度，同伦反演法，量子遗传算法，蚁群算法，粒子群反演算法，模拟原子跃迁反演法）-Wang Ying on the theory of nonlinear inversion of geophysical data lecture series, including 11 documents (geophysical inversion problems out
BPSO-and-GA
- 使用粒子群算法和遗传算法求取简单函数的极值，代码将两个算法糅在一起写的，遗传算法又含有二进制码和格雷码编码方式。-The use of particle swarm optimization and genetic algorithm to strike a simple function of the extreme, the code will be melted together to write two algorithms, genetic algorithms and contain
GAaPSO
- 粒子群算法和遗传算法在寻找函数最优值中的应用与比较-Particle swarm optimization and genetic algorithm in finding the optimal value function of the application and comparison
Allocation-algorithm
- 基于遗传算法和粒子群算法的认知无线电频谱分配算法-Allocation algorithm based on genetic algorithm and particle swarm optimization of cognitive radio spectrum
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- .用遗传算法优化来求解无约束优化问题用粒子群算法优化来求解无约束优化问题-Using genetic algorithm optimization to solve unconstrained optimization problems with particle swarm optimization for solving unconstrained optimization problems
tsp_pso
- ： 针对粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点， 提 出一种改进粒子群算法， 该算法借鉴贪婪算法的思想初始化种群， 利用两 个种群同时寻优， 并将遗传算法中交叉和变异操作引入其 中， 实现种群间的信息共享。-I n a l l u s i o n t o p a r t i c l e s wa r m o p t i mi z a t i o n b ei n g pr on e t o g e t i n t o l oc a l mi n i mu m， a n
npso
- 分析粒子群算法在求解组合优化问题中的运行原理并与遗传算法和 改进的粒子群算法仿真比较． 结果表明 混合优化算法在收敛速度和精度上均有明显的提高-Ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｐ ａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏ ｐ ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ＰＳＯ ｉｎ ｓｏｌｖｉｎ ｇ ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ ｏ ｐ ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｐ ｒｏｂｌｅｍｓ ｗａｓ ａｎａｌ ｙ ｚｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ ｃｏｍ ｐ ａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ