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粒子群算法计算最短路径
- 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编
BPNet
- bp神经网络优化算法 vc++环境开发 新的优化算法-bp neural network optimization algorithm
antcolony
- 蚁群算法是一种新的优化算法 本文是其实现方法-ant colony
ICA-10bar
- 10杆桁架结构优化程序，使用最新的帝国竞争算法。请求多多加点数-10 bar truss optimization, very powerful source code, using imperilist competition algorithm.
CoinRecognizing
- 基于蚁群算法的硬币识别研究。蚁群算法具有离散性、并行性、正反馈性和鲁棒性，是目前较为先进的优化算法．利用蚁群算法的聚类能力，提出一种硬币识别新方法．根据硬币图像的特点，确定了6个有效的图像纹理特征函数，通过对硬币图像的特征函 数值进行蚁群聚类，可有效实现各类硬币图像的识别．实验结果表明，该算法用于硬币识别可达到100％的识别率，并且识别时间较短，是一种有效的硬币识别方法．-Coin recognizing method based on ant colony algorithm
Multi-objective_optimization_algorithm
- 基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,多目标优化算法已有的研究大多为 算法的设计和数值实验效果的比较,理论研究则很少,本文作者给出了一种求解多目标优化问题的新遗传算法 (RMOGA) ,并用Markov 链的理论对RMOGA 的收敛性进行了研究,其结果表明RMOGA 依概率收敛到问题的 Pareto 前沿面-Population-based genetic algorithm search for multi-objective optimization probl
SFLA
- 混合蛙跳算法（Shuffled Frogleaping Algorithm）是进化计算领域新发展起来的一种优化算法，由Eusuff和Lansey与2003年为解决组合优化问题而最先提出-shuffled frogleaping Algorithm，
CMA-ES-optimization
- 包括优化算法源程序及算法原理介绍。自适应协方差矩阵进化策略，一种2000年左右发展起来的新优化算法，简称CMA-ES，最近十几年得到了学术界的广泛关注，非常有应用前景。这是一种黑箱子优化算法，可以再程序末自己定义优化函数，也可以调用外部程序（如有限元等）进行计算，然后提取优化函数的解。该优化算法在各种变量维度下的表现优于蚁群算法、粒子群算法，有较好的收敛性，这归功于其严谨的数学表达。-Covariance matrix adaptation evolution strategy, about o
PSO
- Python 实现的粒子群优化算法 粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。整个系统的演变或进化包括：新层次的产生（小鸟的出生）；分化和多样性的出现（鸟群中的鸟分成许多小的群）；新的主题的出现（鸟寻找食物过程中，不断发现新的食物）。(Par
WOA_Toolbox
- 非常好的智能优化算法，最近几年研究出来的，比较新，而且优化性能很好(a very good, novel artificial intelligence optimization algorithm, named whale optimization algorithm (WOA))
基于记忆原理的人际关系优化算法
- 新的优化算法，人工记忆优化算法，今年的比较新(New optimization algorithm, artificial memory optimization algorithm, this year's relatively new)
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"
粒子群优化算法
- 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称为PSO），粒子群算法是近年来发展起来的一种新的进化算法，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，通过适应度来评价解的品质(Particle swarm optimization algorithm (Particle Swarm Optimization, referred to as PSO), particle swarm algorithm is a new evolutionary algori
AntColonyOptimization-TSP
- 蚁群算法作为新发展的一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点，本算法用来解决最短路径问题，并在TSP旅行商问题上取得较好的成效。同时也可以在他领域如图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类进行参考。(Ant colony algorithm is a newly developed bionic optimization algorithm that simulates the ant colony intel
改进的群搜索优化算法_景书杰
- 群搜索优化算法在matla中的实现，群集智能算法( Swarm Intelligence Algorithm)是 近 年出现的一类新的智能优化算法。 与其它基于随机搜 索的优化算法一样，具有易实现、 适用范围广的特点。(preindex=index; prebestmember=bestmember; fvalue = eval(strcat(fname ,'(population)')); [fbestval,index] = min(fvalue); bestmember
BAS天牛须搜索优化算法
- 这是新提出的天牛须算法和matlab的实现代码，用于优化问题十分有效(This is the newly proposed algorithm of the matlab algorithm, which is very effective for optimization.)
鲸鱼优化算法
- 鲸鱼优化算法（WOA）是一种用于解决优化问题的新优化技术。该算法包括三个算子，用于模拟猎捕鲸鱼的猎物，环绕猎物和泡泡网觅食行为。 压缩包具体包括该算法的发表论文、源代码、matlab工具箱。(Whale optimization algorithm (WOA) is a new optimization technology for solving optimization problems. The algorithm consists of three operators, which a
基于猴群算法求解0_1背包问题_徐小平
- 猴群算法是于2008年由Zhao和Tang[8]提出的一种新的用于求解大规模、多峰优化问题的智能优化算法.(The monkey swarm algorithm is a new intelligent optimization algorithm proposed by Zhao and Tang [8] in 2008 for solving large-scale and multi-peak optimization problems.)
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"
麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络
- 较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；(the key parameters of BP are choosed automatically by Sparrow Search Algorithm.)