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包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决
- 包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决，matlab程序。
PSO_B_SA
- 基于模拟退火的粒子群优化算法,示例程序，用于求解复杂函数的极值问题（源程序中的示例函数为Camel，Rastrigrin，Ackley）-PSO_A Alogrithm ,Hybrid particle swarm-based-simulated annealing optimization algorithm
GODLIKE
- 遗传算法与模拟退火,粒子群算法的结合与比较实验.稍微修改就可以学习应用-Genetic algorithms and simulated annealing, particle swarm optimization algorithm and comparison with experiment. A slight modification can learn the application of
pso
- 粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。此文件提供了基本粒子群算法、带压缩因子的粒子群算法、二阶粒子群算法、二阶振荡粒子群算法、权重改进的粒子群算法、混沌粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟退火的粒子群算法的MATLAB源代码。-PSO is an evolutionary optimization technique, derived from the behavior of the birds of prey, is based on iter
algorithm
- 模拟退火法，蚁群算法，遗传算法，分水岭算法等常见算法的Matlab程序-Simulated annealing, ant colony algorithm, genetic algorithm, watershed algorithm common algorithm Matlab program
MCMProjects
- 我备战2010数学建模美赛所精心准备的算法资料，一共13个算法。应该说是目前比较全的算法集了。每个算法由一个VC6例子实现，来解决一个问题。其中一些是自己编写，其它的也是由网上找到后经过修改编译通过的。比赛结果还不错，一个M，现在把资料共享出来，希望对大家有所帮助，算法主要有模拟退火，遗传算法，蒙特卡罗算法，蚁群算法，粒子群算法，元胞自动机，Dijkstra，最小生成树算法，二分图最大匹配算法，最大流算法，动态规划算法，分支定界法，排队论算法，决策论算法等，我写了个说明文件，列的挺详细的-I a
SimuAPSO1
- 模拟退火粒子群算法，简单实用，非常好的程序-Simulated annealing particle swarm algorithm, simple, practical, very good program
NP
- 基于模拟退火的粒子群算法，基于自然选择的粒子群算法，基于杂交的粒子群算法-Based on simulated annealing particle swarm algorithm, based on natural selection, particle swarm optimization, particle swarm optimization based on hybrid
psooptimiton
- 粒子群求解无约束优化问题，包括基本粒子群算法，改进的粒子群算法，还有基于自然选择的粒子群算法和模拟退火的粒子群算法-Swarm for unconstrained optimization problems, including particle swarm algorithm, the improved particle swarm optimization, as well as natural selection based on PSO and simulated annealing p
SimuA_pso
- 基于模拟退火的粒子群算法。适合初学者对模拟退火和粒子群的理解。(Particle swarm optimization algorithm based on simulated annealing. For beginners, the understanding of simulated annealing and particle swarm.)
优化算法
- 基本的几个优化算法基本模型代码，粒子群的基本算法、神经网络预测、模拟退火算法(Basic optimization algorithms, basic model code, particle swarm algorithm, neural network prediction, simulated annealing algorithm)
pso
- 用于优化参数，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[1] 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“变异”
粒子群算法源代码
- 改进的粒子群算法，与遗传算法，神经网络，模拟退火等算法相结合(An improved particle swarm optimization algorithm combined with genetic algorithm, neural network, simulated annealing algorithm and so on)
GA_TSP yiqun
- 蚁群算法解决vrp问题，主函数和各个子程序，全部，可运行。(The ant colony algorithm solves the VRP Problem, the main function and the various subroutines, all of which can be run)
13种PSO算法以及课件
- 各算法对应的问题如下： PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题 YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题 LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
work
- 一种优化的退火算法，生成最优化粒子群，多多指教(An optimized annealing algorithm)
模拟退火粒子群算法--by数协 潘天宇
- 模拟退化例子群算法Simulated degenerate example group algorithm(Simulated degenerate example group algorithm)
SimuAPSO
- 模拟退火粒子群优化算法的matlab源程序 ，可直接调用(Simulated annealing particle swarm optimization algorithm matlab source, can be directly called)
粒子群
- 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“变异”(Mutation) 操
粒子群算法原理及各种改进的PSO的matlab源码
- 各类改进粒子群算法，模拟退火，混合，随即权重，粒子群算法(All kinds of improved particle swarm optimization, simulated annealing, hybrid, random weight, particle swarm optimization)