搜索资源列表
MarkovAnalysis
- 用C++编写的遗传算法,markov是应用在入侵检测上的 用的数据是 http://www.cs.unm.edu/~immsec/data/synth-sm.html 上的 -prepared by the genetic algorithm, Markov is the application Intrusion Detection of the data used is http : / / ~ www.cs.unm.edu/ immsec / data / Jr.-sm.h the
bpsuanfa
- 用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；
MATLABApplication
- 阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行 了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 在水资源非线性规划和多目标规划时的 应用,并用简单实例证明了这种应用具有良好的通用性、可行性和简便性,可以得到较满意的 优化计算结果。
12
- 启发式遗传算法在电子商务下物流配送中心选址中的研究. 电子商务环境下的物流配送中心选址问题比较复杂，涉及因素较多。根据物流配送特点，对配送中心选址模型的变动 费用和时间约束作修改，建立更加合理的适用于电子商务环境下的物流配送中心选址模型。由于选址模型属于NP难问题，故采用启 发式遗传算法进行求解。 [关键词] 电子商务 启发式遗传算法 物流配送中心
GA-VB
- 基于VB的遗传算法软件实现 在程序中,FitnessValue (i) 为适应度值数组、avFit2nessValue (100) 为归一化适应度值数组、Population2 Chrom(i ,j) 为遗传个体的等位基因值、Popsize 为种群中的个体数,CHROMLENGTH为一母体对的等位基因 总数。
自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计
- 摘 要:提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.
遗传算法解决函数极值问题
- 本源码为使用遗传算法解决函数极值问题
GA_BP.rar
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2
2008101523144260
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 网络初始化：nninit.m――给出P，T，
psoyouhuannyj
- 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训
chejiandiaodu
- 本算法是用标准遗传算法来优化车间调度，具有很好的实时性。-This algorithm is a standard genetic algorithm to optimize shop scheduling with a good real-time.
GA
- 遗传算法解旅行商问题 （工程须运行在VS2008下）-Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem [Works have to run in VS2008 under]
tspsa
- 针对基于遗传算法的TSP 问题求解, 尝试了多种遗传操作, 分析了这些操作在遗传算法中的作用, 讨论了基因片段保序在利用遗传算法求解TSP 问题中的重要性.-Based on Genetic Algorithm for TSP Problem Solving, try a variety of genetic manipulation, analysis of these operations at the role of genetic algorithm discussed Orderin
GA_P3
- 一篇文章 《遗传算法估计皮尔逊- Ⅲ型分布统计参数》-An article, " Genetic Algorithm estimated Pearson- Ⅲ type distribution of statistical parameters,"
goodGen
- 一个相对比较好用的VC++遗传算法类，虽然较早，但现在仍有不少朋友挺喜欢用，压缩包内是这个类的源代码 ，暂时没有示例程序，如果你理解了代码 ，使用绝对不成问题。 部分说明： //进行统计，计算newpop单个染色体的适应度，选出最优染色体 statistic(newpop) //从1到POPSIZE循环，根据适应度选择，进行交叉，组成oldpop -A relatively easy to use VC++ genetic algorithm c
flexiblejobshop
- 并行机调度问题的基于问题分解的遗传算法程序-flexible job shop
zuoyediaodu
- 运用遗传算法对车间作业调度问题进行编程，并计算出最优的作业顺序。-job scheduling
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
Irisflower-class-code
- 实验将Iris花的数据集分为2组，每组各75个样本，每组中每种花各有25个样本。其中一组作为以上程序的训练样本，另外一组作为检验样本。为了方便训练，将3类花分别编号为1，2，3 。 使用这些数据训练一个4输入（分别对应4个特征），3输出（分别对应该样本属于某一品种的可能性大小）的前向网络。(The data set of Iris flower was divided into 2 groups, 75 samples in each group. Each group had 25 sam
遗传算法 Python
- 用Pyhon语言编写的遗传算法（ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ），包括选择交叉变异算子