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粒子群优化(Particle Swarm Optimization - PSO) 算法是一种新兴的有潜力的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 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,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。-pso
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Abstract—Three-feature based automatic lane detection al-
gorithm (TFALDA) is a new lane detection algorithm which is
simple, robust, and efficient, thus suitable for real-time processing
in cluttered road environments without a priori knowledg
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经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm
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差分演花算法，基本程序。差分演化算法是一种快 速的演化算法, 它采用实数编码, 并利用个体间的差分信息 来指导新产生个体的搜索.-Differential speech spend algorithm, the basic procedures. Differential evolution algorithm is a fast evolutionary algorithm, which uses real-coded differential between the individual i
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evolutionary algorithm to optimize of fitness functions
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SPEA2 MATLAB程序 多目标进化算法-The SPEA2 MATLAB program multi-objective evolutionary algorithm
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ev-MOGA Multiobjective Evolutionary Algorithm has been developed by the Predictive Control and Heuristic optimization Group at Universitat Politècnica de València. ev-MOGA is an elitist multi-objective evolutionary algorithm based on the concept of e
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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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。-GA (Genetic Algorithm) is
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Cultural Algorithms is a fast and robust evolutionary algorithm
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medium prf radar and evolutionary algorithm
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微分进化算法是一种非常重要的参数寻有选择算法，可以有效的选择一些控制算法参数。-The differential evolution algorithm to search the global optimal solution of the
stochastic optimization algorithm is an analog of the natural biological evolution. Because
the differential evolution
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）-Particle swarm optimization, also known as PSO (Particle Swarm Optimization), abbreviated as PSO, is a new evolutionary algorithm developed in rece
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）-Particle swarm optimization, also known as PSO (Particle Swarm Optimization), abbreviated as PSO, is a new evolutionary algorithm developed in rece
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基于分解的多目标进化算法moead 的matlab代码-moead
Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition
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Teaching Learning Based Optimization (TLBO) method is an evolutionary algorithm that simulate the teaching–learning behavior of the students of a classroom. This MATLAB code implements the basic TLBO algorithm for truss optimization problem. However
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。-Particle Swarm Optimization
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蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。-Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic population evolutionary algorithm, with high computational performance and excellent global search ability.
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解决TSP问题的进化算法. 使用java 来写的，主要参数设置-Evolutionary algorithm to solve TSP problem using java to write, the main parameter settings
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蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。-Ant algorithm is a probabilistic algorithm for finding optimal paths in graphs. It was suggested by Marco Dorigo in his doctoral thesi
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蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
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