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GTPSO
- 提出一种改进的粒子群优化算法———基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO) 。GTPSO在 保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计 算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题, GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算 法和粒子群优化算法。-An improved particle swarm optimization algorithm--- poor overall survival
pso
- 程序说明： jblzq.m为基本粒子群程序求函数的最大值 lzq2.m是惯性权重法求函数的最大值 lzq3.m是惯性权重法求函数最小值。当然也可以用lzq2.m实现，在函数前加个负号 lzq4.m是收敛因子法求函数最小值 lzq5.m是带变异的惯性权重法求最大值，变异条件比较简单，变异次数多。还有一种变异是利用各粒的最优位置与全局最优位置的差的平方和，再开根号的值小于某一值最为收敛条件，将在我的报告中叙述 lzq6.m是分层粒子群优化算法，即利用两个粒子群同时进行搜索，一
psodivide
- 用分种群的粒子群算法来求取30维多峰行数Rastrigrin函数，运行100次得到平均值，标准差-Using points of population of the particle swarm algorithm to achieve 30 dimensions multi-peak Rastrigrin function, running 100 times get an average, standard deviation
constrain-opt
- 针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。CPSO算法利用混沌搜 索的全局遍历性、随机性和规律性等特点, 引导粒子在全局范围内搜索, 从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。 该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据, 并用惩罚函数法处理违法约束的粒子, 当基本粒子群算 法陷入早熟时, 随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索, 直至满足迭代收敛条件为止。CPSO算法能提高种群的多 样性和粒子搜索的遍历性, 从而有效提高了PSO算法的收
Semi-supervised-learning
- 义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K一均值算法很好地应用于半 监督聚类问题。针对K一均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜 索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集 上测试都得到了较好的聚类准确率。-Righteousness of a Euclidean distance and supervision of a mixture of new nearest n
100
- 前推回代法的辐射状配电网潮流程序 matlab编写蚁群算法实践 粒子群工具箱PSOt 基于遗传算法配电网无功优化方法程序源代码 求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法-Before the backward substitution method for radial distribution power flow program Matlab to write practical particle swarm ant colony algorithm toolbox PSOt Reactive
Optimization-Algorithm
- 摘 要 为了实现快速精确的图像配准， 提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法， 以互信息作为图像配准的相似性测度， 使用改进的 PSO 算法来求解配准所需的空间变换参数 改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化， 并引入变异运算减少算法陷入局部最优 把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来， 实验结果表明， 算法能够得到比较满意的配准结果-Abstract In order to realize the fast precise image regist
30-cases-in-matlab
- MATLAB智能算法30个案例分析，109页的详细讲解，程序和程序注解，可以直接复制代码。包括遗传算法，基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法，遗传算法工具箱详解及应用，多种群遗传算法的函数优化算法， 基于粒子群算法的多目标搜索算法，基于多层编码遗传算法的车间调度算法，基于遗传模拟退火算法的聚类算法，蚁群算法，支持向量机等等30章。-MATLAB intelligent algorithm 30 case studies, 109 detailed explanations, procedur
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
2
- 人工蜂群算法是一种较优秀的群体智能算法．尽管产生时间较晚，算法的很多方面(如引导信息素、信息素扩散机制、最优种群大小等)尚需进一步研究，但其性能仍可与现有许多群体智能算法相媲美，如蚁群算法、粒子群算法等．人工蜂群算法现已成为人工智能领域的一个研究热点问题．随着各项研究的不断深入，人工蜂群算法一定能够更多的解决更多实际问题．-Artificial bee colony algorithm Matlab procedures to achieve
MOPSO
- 多目标粒子群优化，是一种基于种群的进化算法，每次迭代能产生出一组非劣解，经过适当的扩展可适于求解多目标优化问题。-Multi-objective particle swarm optimization, evolutionary algorithm is a population-based, each iteration produces a set of non-dominated solutions, through appropriate extension may be adapted
POS_mod
- 改进的粒子群算法(PSO)MATLAB源程序m文件，在粒子群算法中引入克隆、选择算子寻求最优解。在同一粒子周围使用克隆选择算子进行多个方向的全局和局部搜索，促使种群中粒子快速进化，较快的得到局部最优和全局最优的位置-Improved particle swarm optimization algorithm (PSO) MATLAB source M files, in the particle swarm optimization algorithm to clone, the operat
pso1
- pso模型模拟 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。-PSO simulation
基于matlab多种群粒子群算法求解多目标优化问题
- 本代码主要是matlab源代码，介绍了一种通多种群粒子群算法求解多目标优化问题，这是本人毕业设计的内容，源代码附有相关说明，且运行没有问题，大家可以参考(This code is mainly matlab source code, introduced a variety of particle swarm optimization algorithm to solve multi-objective optimization problem, this is my graduation pr
混沌蚁群算法
- 前推回代法的辐射状配电网潮流程序 matlab编写蚁群算法实践 粒子群工具箱PSOt 基于遗传算法配电网无功优化方法程序源代码 求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法(Forward push back generation method of radial distribution network tidal current procedures matlab prepared ant colony algorithm PSOt based on genetic algorithm distri
SSMOPSO code
- 形成策略被用来形成稳定的生态位，小生境/子种群被优化以并行地搜索和维护帕累托最优解。此外，还提出了一种自组织机制，以提高物种制定的效率和算法的性能。为了在决策空间和目标空间保持解决方案的多样性，SS-MOPSO采用了非主导排序方案和特殊拥挤距离技术。(In the proposed method, the speciation strategy is used to form stable niches and these niches/subpopulations are optimized