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NEA
- 针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。 -against existing genetic algorithms in three-dimensional nonlinear optimization for the shortage, the paper presents a ni
yichuansuanfa
- 遗传算法，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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.遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法
VC++GeneticAlgorithm
- 很经典的一个算法。大家做工程和通信用的着。遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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，它是有美国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）。-A classic a
Machines-Based-on-DFS
- 深度优先搜索的支持向量机参数优化算法 Study on Parameters Optimization of Support Vector Machines Based on DFS :研究支持向量机参数优化问题，由于算法要求准确选择 SVM 参数，支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参 数确定时，消耗的时间长、占有内存大，易获得局部最优解的难题。为了解决支持向量机存在的不足，采用深度优先搜索算 法对其参数优化机机制进行改进。将向量机参数优化视成一个组合优化问题，将支持向
ant-colony-optimization-algorithm
- 建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型，运用蚁群算法解决物流配送路径 优化问题，并将遗传算法的复制、交叉、变异等遗传算子引入蚁群算法，同时改进信息素的 更新方式、客户点选择策略，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算 ，证明了用改进的蚁群算法优化物流配送线路，可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最 优解。-A mathematical model with the constraints of logistics and distribution issues,
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