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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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一种快速简单的遗传算法程序，基于Matlab7,加入特殊的交叉算子和变异算子，使算法更快。,SpeedyGA is a vectorized implementation of a genetic algorithm in the Matlab programming language.SpeedyGA has been created and tested under Matlab 7 (R14). Added mutation and crossover mask pregeneration
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fga.m 为遗传算法的主程序 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作-fga.m the main program for the genetic algorithm using binary Gray encoding, roulette wheel based on the law of non-linear ranking selection, uniform crossover and mutation operation
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遗传算法程序说明: fga.m 为遗传算法的主程序 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!-Descr iption of the procedures for genetic algorithms: fga.m main program for the genetic algorithm using binary Gray encoding, roulette wheel based on the law of non-line
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mutation operation in genetic algorithms
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This an implementation of Particle Swarm Optimization algorithm using
the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox, with some additional
options specific to PSO. Allows code-reusability when trying different
population-based optimization al
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包括遗传算法的各种运算（交叉，变异）的实例源程序代码-Various operations, including genetic algorithms (crossover and mutation) of the instance of the source code
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距离保护算法仿真主程序
采用故障突变量启动算法和故障突变量选相算法；
根据故障突变量选相结果确定阻抗元件计算或测距元件计算相别- Distance Protection with Fault Simulation main break variable amount of start algorithm and fault phase selection algorithm mutation mutations in the amount of fault phase se
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遗传算法车间调度,车间作业调度问题遗传算法
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输入参数列表
M 遗传进化迭代次数
N 种群规模(取偶数)
Pm 变异概率
T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间
P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目
输出参数列表
Zp 最优的Makespan值
Y1p 最优方案
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1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数
2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。
3．测试数据
输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值
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自然计算中遗传算法的各个程序，matlab环境下开发的源代码。best.m 求种群中适应度最大的值
calfitvalue.m 计算每个个体的适应度
calobjvalue.m 适应度函数
crossover.m 交叉变换
decodebinary.m 将二进制数转换成十进制数
decodechrom.m 将二进制数转换成十进制数
initpop.m 产生初始种群
mutation.m 变异
selection.m 选择合适的个体进行复制
main.m 主函数
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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）。
-In artificial intellig
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对信号的奇异性检测.检测第一类间断点matlab中的一个一维信号（freqbrk.dat）含有突变点，对其进行检测-Singularity detection of signal detection of the first class discontinuity points matlab in a one-dimensional signal (freqbrk.dat) containing the mutation point, its detection
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基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。
改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，
产生变异，从而更快的收敛。
-The basic ant clustering algorithm and its improved algorithm with Matlab source code of the algorithm to solve the non-con
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旅行商问题（TSP）是一个经典的优化组合问题，本个案列采用遗传算法来求解TSP问题，进行了选择、交叉、变异算子的设计，并通过MATLAB对算法进行了实现，附有详细的说明和代码。,The traveling salesman problem (TSP) is a classic combination optimization problem, in this case the column using a genetic algorithm to solve TSP problem select
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In this paper, an attractive approach for teaching genetic algorithm has been
presented. This approach is based primarily on using MATLAB in
implementing the genetic operators: crossover, mutation, and selection. An
advantage of using such an a
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根据混合粒子群算法原理，在MATLAB中编程实现基于粒子群算法的TSP搜索算法，给出了适应度函数，粒子初始化，交叉操作，变异操作，最后给出了仿真结果。有图可以看出，混合粒子群算法能够较快找到连接各个城市的最优路径，谢谢，希望能够给大家带来帮助。-According to the principle of hybrid particle swarm algorithm, programmed in MATLAB Based on Particle Swarm TSP search algorith
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根据遗传算法理论，在MATLAB软件中编程实现基本遗传算法寻找该函数最优解。遗传算法参数设置为：种群规模100，进化次数30，交叉概率为0.6，变异概率为0.1，并给出了基本遗传算法优化过程中各代平均函数值和最有个体函数值之间的变化图，希望对大家有帮助，-According to the theory of genetic algorithms in MATLAB software programming function of the genetic algorithm to find the
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理解遗传算法的入门程序，这里面每一个程序的代码都有标注。便于理解生成种群、遗传和变异过程，附带了一个算例，可以参考。(Understand the entry procedure of genetic algorithm, in which every program's code is marked. It is easy to understand the process of population, heredity and mutation. A numerical example is
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免疫算法求解配送中心选址问题，配送中心向需求点配送货物是供应链中的重要部分.本文以成本最低为目标函数,把距离上限加入到惩罚机制,并根据抗体和抗原之间的亲和力设计自适应交叉和变异概率,把自适应的免疫算法应用到配送中心模型中进行求解,最后通过仿真实验对比验证了算法用在配送中心选址上有较好的效果.(Immune Algorithm is used to solve the location problem of Distribution Center, which is an important pa
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