搜索资源列表
禁忌搜索算法实现蚁群繁殖问题算法
- 采用禁忌算法实现的蚁群繁殖算法，该问题可以很好地解决蚁群问题中优化问题-taboo algorithm using the Ant Algorithm breeding, the problem can be successfully resolved ant colony optimization problems
EGA
- 遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法，它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想，仿效生物的遗传方式， 从随机生成的初始解群出发，开始搜索过程。解群中的个体称为染色体，它是一 串符号，可以是一个二进制字符串，也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后，根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作，适应度高的个体有较高的概率被选中并
差别算法matlab源码
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决
- 包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决，matlab程序。
PSO-TSP
- 在分析粒子群优化的搜索原理的基础上，通过引入交换子和交换序的概念,构造 一种特殊的粒子群优化算法,并用于求解旅行商问题。 - This algorithm introduces the search strategies of particle swarm optimiza- tion (PSO),via presenting the concepts of swap operator and swap sequence an algorithm of a kind of spe
qpso
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。- In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for n
GSO
- 群搜索优化算法(Group search optimizer, GSO)函数优化程序，包含几种常用的单模及多模标准测试函数。运行demo即可。-Group search optimizer (GSO) program for nemerical funciton optimization. It contains several singlemodal and multimodal functions. Please run "demo".
SGSO
- Simplified Group Search Optimizer Algorithm ( SGSO ),一个简单的群搜索优化算法，可用于高维优化问题.-Simplified Group Search Optimizer Algorithm ( SGSO )
SGSO
- GSO群搜索优化算法的一个改进算法：SGSO算法(Simplified Group Search Optimizer Algorithm),可用于高维优化问题.-SGSO（Simplified Group Search Optimizer Algorithm）
PSO算法程序
- 粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化计算技术。与遗传算法相比，PSO没有遗传算法中的选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation)等操作，而是通过粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。(Particle Swarm Optimization (PSO) is an evolutionary computing technique based on group intelligence. Compared with the genetic algorithm, P
PSO
- 基于量子的粒子群优化算法,该算法通过粒子群有量子的行为，提高了算法的寻优能力，增强了算法的全局搜索能力，有效的避免了“早熟”问题。(Quantum based particle swarm optimization algorithm.The algorithm improves the searching ability of the algorithm by quantum behavior of particle swarm, and enhances the global searchi
最基本的蚁群算法+2opt邻域搜索_求解TSP
- 蚁群算法，蚁群优化算法（ant colony optimization,ACO）就是一种特别成功的元启发式算法，在20年前诞生于意大利的一所最负盛名的大学——米兰理工大学。其灵感来源于真实蚂蚁的行为。(We list below 25 TSP instances taken from the World TSP. For these instances, the cost of travel between cities is specified by the Eulidean distance
粒子群算法实例 (2)
- 本文主要利用粒子群算法解决连续函数的最小值问题，粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局 搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。(Good particle swarm optimization and source program)
PSO
- 基本粒子群搜索优化算法，包含优化主程序与待优化函数子程序(Basic Particle Swarm Optimizaiton algorithm)
粒子群算法 matlab
- 一种基于迭代的优化算法，系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索(Particle swarm optimization)
粒子群
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，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
群搜索优化算法及其改进算法
- 文件内部包含原始GSO算法的原论文及其相应代码，还有改进后的SGSO算法的论文及其相应代码。
matlabprogram
- 智能优化算法及其MATLAB仿真实例，包括进化类算法，群智能算法，模拟退火算法，禁忌搜索算法，神经网络算法等程序源码(Intelligent optimization algorithm and MATLAB simulation examples, including evolutionary algorithm, swarm intelligence algorithm, simulated annealing algorithm, tabu search algorithm, neural
粒子群算法
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，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，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"
GA-PSO
- PSO算法计算函数极值时，常常出现早熟现象，导致求解函数极值存在较大的偏差，然而遗传算法对于函数寻优采用选择、交叉和变异算子操作，直接以目标函数作为搜索信息，以一种概率的方式来进行，因此增强了粒子群优化算法的全局寻优能力，加快了算法的进化速度，提高了收敛精度。(When PSO algorithm calculates function extremum, it often appears premature phenomenon, which leads to large deviation