搜索资源列表
粒子群优化算法C
- 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域-comparison with the genetic algorithm, the advantages of PSO is simple and easy to achieve without many parameters need to be adjusted. Now it has been widely used function op
MYGA0
- 本程序是一个基本的简单遗传算法示范程序，其优化目标是在〔0，2*pi〕上搜索函数sin(x)*sin(x)的最大值-this procedure is a basic and simple genetic algorithm model procedures, optimizing their goal is [0, 2 * pi] search function sin (x) * sin (x) maximum
ANNTEST4
- 非常简单的一个神经网络小程序 自己写的 还用了遗传算法进行优化
MATLABga
- 用MATLAB 语言及MATLAB 语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、 编程效率高等特点。本文简要阐述了遗传算法的基本原理, 并对英国Sheffield 大学的MATLAB 遗传算法工具箱作了简要 的介绍, 探讨了其在军事目标分配中的应用。
CA_Test
- 用遗传算法实现函数优化，程序很简单但是很好用的，适合刚开始学习遗传算法的人
GA_example
- 简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算函数的最大值
vc_pso
- vc++版本的粒子群优化算法程序,该算法使用简单,收敛快速,是遗传算法之后的又一重要智能算法.
ea
- 用于解决函数优化问题的简单遗传算法，c语言编写，算法简单，适用于初学者
yj1
- 简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算函数f(x)=x*sin(10pi*x)+2.0,-1<=x<=2的最大值
gatbx
- yj1.m：简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算下面函数的最大值 包括了遗传算法的12个经典例题，适合大家学习参考。
遗传算法简单程序
- 遗传算法的简单程序，可用于离散变量优化，多目标优化等许多领域-the simple procedure can be used for optimization of discrete variables, such as multi-objective optimization in many areas
差别算法matlab源码
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
DifferentialEvolutionAPracticalApproachtoGlobalOpt
- 这是一本讲微分进化的书，进化算法是以遗传算法为代表的一类随机算法的总称，95年由Rainer Storn和Kenneth Prici提出微分进化方法，比传统进化算法更好更简单，2004年该方法的原创者出版了长达580页的微分进化：一种全局优化的实用方法，本书是英文版，似乎还没有中文版，希望对感兴趣的人有用-This is a book stresses differential evolution, evolutionary algorithm based on genetic algorith
6A_5016
- 一种基于双变异算子的遗传算法本文针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法-双变异算子GA。该想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群，在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异，然后通过选择，交叉，再一次变异产生新种群，再利用自适应算法改变交叉和变异率及最优保存策略保护历代最优个体, 经Visual C++ 软件编程计算,得到了较好的优化结果. -A mutation operator based on dual genetic algorith
SGA
- 一个简单的遗传算法，适用于求解函数优化问题，Visual C++编写。-A simple genetic algorithm for solving function optimization problems, Visual C++ to prepare.
Genetic_Algorithm
- 利用matlab编写的一些简单函数优化的遗传算法程序～-Matlab prepared to use some simple function of the genetic algorithm optimization process ~
myGA
- 自适应遗传算法，可以通过简单的调用即可实现最大值和最小值等函数-Adaptive genetic algorithm, a simple call through to the achievement of maximum and minimum values, such as function
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
liziqun
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，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，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"
粒子群算法
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，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，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"