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TSPGA
- 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic algorithm is based on Darwin' s theory of evolution of an intel
AFastTSPSolverUsingGAOnJAVA
- 参考文章 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic Algorithm article reference Darwin' s theory of evolutio
TSPGACode
- 程序源代码 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Genetic algorithm source code is based on Darwin' s theory of e
TSPGA2
- 修正后版本 遗传算法是基于达尔文进化论的一种智能优化算法,一种可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，适用于解决传统方法难以解决的复杂的、非线性问题，可广泛应用于组合优化、离散优化、工程优化等领域。旅行商问题是一种NP难的组合优化问题，具有重要的理论研究价值和实际应用背景。然而，传统遗传算法中存在有不足，需要提出新的改进的遗传算法，并应用于旅行商问题的求解。-Amended version of genetic algorithm based on Darwin' s theory
NLJ
- 一个以状态方法表示的非线性系统,用其仿真模型,NLJ优化算法-State that a method of nonlinear systems, using the simulation model, NLJ optimization algorithm
file
- 利用matlab开发平台和相关的SVM优化工具箱,及OAO,OAA,BSVM2算法模型,设计改进并实现非线性的模式分类实验模型系统.-Matlab use development platform and related optimization toolbox of SVM, and OAO, OAA, BSVM2 algorithm model, designed to improve and to achieve non-linear model of the pattern classi
chap7_2
- 非线性系统的PID鲁棒控制，基于NCD优化的非线性PID控制-Nonlinear systems Robust PID control of NCD-based PID control of nonlinear optimization
guangyiyicehanshubianxie
- 广义预测控制的matlab程序编写 现在预测控制的瓶颈是模型的建立和优化方法的选择. 模型要足够精确,对于非线性系统的建模,现在没有一套统一高效的方法. -Generalized Predictive Control of matlab programming bottleneck now is the predictive control model and the choice of optimization method. Model should be sufficientl
chap7
- 基于NCD优化的非线性优化PID控制 （非线性系统的PID鲁棒控制）-NCD-based optimization of nonlinear optimization PID control (PID Robust Control of Nonlinear Systems)
Genetic_algorithm_to_optimize_the_BP_neural_networ
- 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。-Based on genetic algorithm and BP neural network, software, programming in MATLAB genetic algorithm based on BP neural network fitting algorithm of nonlinear systems.
power_system_reactive_power_optimization
- 优秀论论及对应源码。电力系统配电网的无功优化规划是保证配电网安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施。因此，电力系统配电网无功优化规划问题的研究，既具有理论意义，又具有工程实际应用价值。配电系统最优规划问题是一个复杂的非线性组合优化问题，至今未得到很好的解决。Tabu搜索(TS—Tabu search)算法是近年来出现的用于求解组合优化问题的一种高效的启发式搜索技术。本文采用固定并联电容器作为研究对象对系统进行无功补偿，并利用智能优化方法得到使配电网损耗降低最大对应的最优
NLJ-optimization-algorithm
- 针对一个非线性系统，用NLJ 优化算法进行系统辨识-For a nonlinear system, with the NLJ optimization algorithm for system identification
GAPRBF
- 采用遗传算法优化RBF神经网络，并用于非线性系统辨识。-Genetic algorithm to optimize the RBF neural network, and for the identification of nonlinear systems.
GAPfuzzyRBF
- 采用遗传算法对模糊RBF神经网络进行优化，并用于非线性系统辨识。-The genetic algorithm optimized fuzzy RBF neural network for nonlinear system identification.
GAPBP
- 用遗传算法优化BP神经网络的初始权值，并用于非线性系统辨识。-BP neural network using genetic algorithms to optimize the initial weights, and for the identification of nonlinear systems.
BBOPbp
- 将生物地理学优化算法训练BP神经网络的权值，并将BP网络用于非线性系统辨识。-Biogeography optimization algorithm to train the BP neural network weights, and BP network for nonlinear system identification.
matlab
- 本文主要有BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合，还有遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合等。-In this paper, the BP neural network nonlinear system modeling- nonlinear fitting function, genetic algorithm to optimize BP neural network- non-linear function fitting.
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
磁悬浮小球系统
- 介绍磁悬浮小球系统建模，非线性系统的线性化处理，状态空间，极点和零点配置，仿真优化(The modeling of magnetic levitation ball system, linearization of nonlinear system, configuration of state space, poles and zeros, simulation optimization are introduced)
chapter1
- 采用粒子群算法实现多目标的寻优，程序打开即可运行，结果很好。(Particle swarm optimization is applied to achieve multi-objective optimization, and the program is open to run, and the result is very good.)