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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
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- fuzzy inertia weight particle swarm optimization
2009032614571153815
- 模糊粒子群的MATLAB实现，我们知到粒子群是一种智能方法-MATLAB fuzzy particle swarm to achieve, we know that PSO is an intelligent way
Biomimicry
- kevin passino的经典智能控制辨识的书，内容涉及智能控制中的群智能算法，T-S模糊模型，神经网络-kevin passino identification intelligent control of the classic book, covering Intelligent Control of swarm intelligence algorithm, TS fuzzy model, neural network
Computational-Intelligence-Paradigms-Theory-a-App
- The aim of this book is to furnish some theoretical concepts and to sketch a general framework for computational intelligence paradigms such as artificial neural networks, fuzzy systems, evolutionary computation, genetic algorithms, genetic pro
POSRBFNN
- mtlab粒子群优化模糊RBF神经网络整定PID控制-mtlab Particle Swarm Optimization Fuzzy RBF neural network PID control tuning
Particle-algorithm
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。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。 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
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
MOPSOwang
- 关于模糊车辆路径问题的多目标粒子群算法，里面有作者提出的实数编码方式，在经典的MOPSO基础上完成的。模糊包括模糊需求、模糊旅行时间和模糊服务时间多重模糊特性。-Fuzzy vehicle routing problem with multi-objective particle swarm algorithm, which has the real number encoding, proposed by the authors in classic MOPSO based on. Fuzzy
neuralnetwork
- 神经网络的经典应用，小波神经网络、离散神经网络、模糊神经网络、遗传算法、粒子群优化-Classic application of neural networks, wavelet neural network, discrete neural networks, fuzzy neural networks, genetic algorithms, particle swarm optimization
MR-Damper-flc-control
- The performance of fuzzy logic (FLC)control optimized by particle swarm optimization (PSO) for semi-active suspension system using magneto-rheological (MR) damper . MR damper is an intelligent damper filled with particle magnetic polarizable and susp
yichuansuanfa
- 遗传算法优化BP神经网络、改进的模糊C-均值聚类、遗传算法（粒子群算法、人工鱼群算法等）的投影寻踪模型等遗传算法的简单集合。-Genetic algorithm to optimize the BP neural network, an improved fuzzy C- average clustering and genetic algorithm,(particle swarm optimization (pso), artificial fish algorithm, etc.) of
path-planning
- 针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
fuzzy-c-mean
- Fuzzy C-means and fuzzy swarm for fuzzy clustering problem
Code-FLC-ANFIS-GA-PSO
- We describe in this paper a new hybrid approach for mathematical function optimization combining Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GAs) using Fuzzy Logic for parameter adaptation and integrate the results. The new evol
FuzzyPSO
- 模糊粒子群算法 用于解决参数寻优和工程最优化问题 亲测程序可以完美运行 希望可以帮到你-Fuzzy particle swarm algorithm for solving the parameter optimization and engineering optimization problems pro-test program can run perfectly hope you can help
Evolutionary-ANFIS-Training
- 用MATLAB实现自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构训练。代码中，首先创建一个初始原ANFIS结构，然后采用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）来训练ANFIS。此进化训练算法可用于解决非线性回归函数逼近问题。-Implementation of adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) based on MATLAB. Code, the first to create an initial original ANFIS struct
PSOofFLC
- 燃料电池(fuel cell power train)能量管理策略，采用模糊控制、粒子群优化-The fuel cell (fuel cell power train) energy management strategy, fuzzy control, particle swarm optimization
VartiryPSO
- 粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被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用领域。-The basic idea of Particle Swarm Optimization (PSO) is to find the optimal solution by cooperating and sharing information among individuals.
PSO
- 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被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用领域。(The particle swarm optimization (PSO:Part