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yichuansuanfa.zip
- 遗传基因算法源代码. enetic----为遗传算法提供基类,该基类将评价函数值直接作为适合度,采用新个体直接替换老个体的整体再生法~..~ GenDup----为没有重复个体的稳态再生遗传算法提供基类,本类为GenSteady的派生类； Chrom----为染色体提供基类； LinearSteady----为稳态再生遗传算法提供基类,本类为GenLinear的派生类； LinearDup----为没有重复个体的稳态再生遗传算法提供基类,本类为LinearSteady的派生类； Ge
matlabforGA
- matlab遗传算法程序，解决飞线性整数规划
basicgenetic
- 一个基本的遗传算法的实现，包括在线性能和离线性能的体现
mygeneticTSP
- 一个遗传算法实现TSP问题的基本演示程序，包括算法在实现过程中的线性能和离线性能的体现
Fsvm_Regression
- 该文研究了当训练点的输出为三角模糊数时!支持向量回归机的构建问题’ 首先将模糊回归问题转化为模糊分 类问题!并将求模糊最优分类超平面问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题’ 利用基于模糊模拟的遗传算法 求解带有模糊决策的机会约束规划!得到模糊最优分类超平面&模糊方程$!解模糊方程得到模糊回归函数’ 在此基础上! 得出模糊线性支持向量回归机&算法$’ 从而较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的模糊回归问题’ 最后!给出显示 模糊线性支持向量回归机特点的模糊支持向量集的定义’
遗传退火进化算法（附源码）
- 对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速
fitnessfunction
- 线性二次最优控制加权阵遗传算法优化适应度函数m文件；模糊控制器量化比例因子遗传算法优化适应度函数m文件-Linear quadratic optimal control weighted array genetic algorithm fitness function m documents quantization scale factor of fuzzy controller optimized by GA fitness function m file
sinteringburdenthethreeoptimizationmethods
- 本文通过运用线性规划法、蒙特卡洛法和遗传算法对相同的烧结配料问题进行 优化,并对得到的结果进行了分析,从最终结果、求解效率、易用性等方面比较了3种方法的 优劣,最后得出结论:遗传算法更适应今后烧结配料优化的计算要求。 -In this paper, through the use of linear programming, Monte Carlo method and genetic algorithm to the problem the same ingredients to
LPC_Project
- 线性预测算法基于遗传算法-支持向量机的水库叶绿素a浓度短期预测非线性时序模型,利学水 报 2009 年 1 月 SHUILI XUEBAO 第第 40 卷 1 期文章编号 :055929350 2009 0120046206 基于遗传算法 -matlab Linear prediction algorithm is based on genetic algorithm- support vector machine reservoir chlorophyll-a concentration of
MATLABlanguageandapplication
- < 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
GASA
- 基于遗传模拟退火和Otsu法的图像分割。采用一种基于模拟退火算法(SA)的混合遗传算法(GASA),来进行Otsu方法选择阈值，其中进行求解时是非线性的遗传算法（GA）的应用优化了求阈值过程，并尽可能地减少其运算量,而加入SA则避免了遗传算法(GA)常见的早熟收敛现象,从而实现有效简单的图像分割。 -adopt hybrid genetic algorithm(GASA) based on simulated annealing algorithm,choose threshold by O
mode
- 基于VC的各种聚类和分类算法程序。 手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。 在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
SimulatedAnnealing
- 本文介绍了模拟退火算法的原理和求解方法,并将其用于指数曲线的拟合,在Matlab语言环境下实现了该算法,并且与文献中的遗传算法、线性回归相比较。数值模拟结果表明,该算法能更好地实现最优拟合。-This article describes the principle of simulated annealing algorithm and solution methods, and used an exponential curve fitting, the language environmen
genetic-algorithm
- 用基本遗传算法求解一维无约束优化问题 用顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题 用动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题 用大变异遗传算法求解一维无约束优化问题 用自适应遗传算法求解一维无约束优化问题 用双切点遗传优化求解一维无约束优化问题 用多变异位自适应遗传优化求解一维无约束优化问题 -The basic genetic algorithm with one-dimensional sequence of unconstrained optimizat
ga
- 线性函数最优解的遗传算法计算方式（可用于建模）(Linear function optimal solution genetic algorithm.)
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
ga
- 解线性约束、非线性约束和等式、不等式约束的函数极小值问题。可以求解rastrigin函数问题(Solving nonlinear constraint problems)
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
- 用遗传算法进行线性函数以及非线性函数的寻优(The program of solving TSP problem by genetic algorithm)
稀疏天线优化
- 运用遗传算法，对天线的庞斑进行优化，得到最佳的线性阵列的分布(Genetic algorithm is used to optimize the spot of antenna and get the optimal distribution of linear array)
power system scheme
- 用遗传算法求解电网规划问题，双层算法求解，上层为遗传算法，下层利用拉格朗日对偶线性化后求解(Genetic algorithm is used to solve the power grid planning problem, double-layer algorithm is used to solve the problem, the upper layer is genetic algorithm, and the lower layer is solved by Lagrange dua