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利用改进遗传优化算法解决BP神经网络中局部最小问题
- 利用改进的遗优化算法解决BP神经网络中局部最小问题
GABP.利用改进遗传优化算法解决BP神经网络中局部最小问题
- matlab格式源代码。功能：利用改进遗传优化算法解决BP神经网络中局部最小问题。,matlab source code format. Function: the use of improved genetic optimization algorithm BP neural network to solve local minimum problems.
yichuanyouhuasuanfachengxu
- 遗传优化算法，能够实现自然数域内任意函数的极大值求解，效果很好。这是我的课程实验报告。-Genetic optimization algorithm, to achieve a natural function of the number of arbitrary region of great value to solve, very good. This is my experiment reports courses.
遗传优化算法
- 遗传优化算法，通过matlab编程，可以解决各种各样的优化问题，比如最值问题等。
遗传算法的优化计算
- 遗传优化算法，自变量降维，训练集BP网络，单BP网络(genetic optimization algorithm)
多种群遗传算法的函数优化算法
- 多种群遗传算法的函数优化算法，可以实现基于多种群遗传算法的函数最优化问题(Multi population genetic algorithm function optimization algorithm, can be achieved based on multiple population genetic algorithm function optimization problem)
第14章 遗传优化算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。这个程序是matlab 最优计算第十四章程序(Genetic Algorithm for matlab)
基于遗传算法的BP神经网络优化算法
- 基于遗传算法的BP神经网络优化算法,Matlab代码。(BP neural network optimization algorithm based on genetic algorithm, Matlab code.)
遗传算法课件与程序
- 现代优化算法，智能优化算法通过其有效设计可以在跳出局部最优和收敛到一个点之间有个较好的平衡，从而实现找到全局最优点，但有的时候局部最优也是可接受的，所以传统算法也有很大应用空间和针对特殊结构的改进可能。(Modern optimization algorithm)
遗传算法
- 基于遗传优化算法，寻求全局最优解，并以一个简单二次函数作为示例。(Based on the genetic algorithm, the global optimal solution is searched, and a simple two function is taken as an example.)
智能优化算法
- 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
基于遗传算法的BP神经网络优化算法
- 基于遗传算法的BP神经网络优化算法，便于相关研究人员理解(BP neural network optimization algorithm based on genetic algorithm to facilitate the understanding of relevant researchers)
遗传优化工具箱 - NSGA-II
- 改进的遗传算法，多目标优化算法，简单，快捷有效(Improved Genetic Algorithm)
遗传算法优化GA-LM
- 主要是遗传优化算法，优化LM，起到很好的改进作用(Mainly genetic optimization algorithm, optimization of LM, play a good role in improvement)
第14章 遗传优化算法
- 本资料包括很多遗传算法的资料以及例子，内容丰富值得下载。(This data includes a lot of data and examples of genetic algorithms that are well worth downloading)
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
智能优化算法及其应用
- 介绍了模拟退火，遗传算法等优化算法、神经网络、混合优化算法等(The optimization algorithms such as simulated annealing, genetic algorithm, neural network and hybrid optimization algorithm are introduced.)
免疫优化算法
- 是分布式电源的选址定容的免疫优化算法算法，是最基本的遗传算法，基本实现了选址定容的功能(It is an inheritance algorithm for location and capacity of distributed power supply and the most basic genetic algorithm. It basically realizes the function of location and capacity determination.)
带约束的遗传优化算法
- 带约束的多目标遗传优化算法NSGA-II(Constrained Multi-objective Genetic Algorithms NSGA-II)