搜索资源列表
Solving0-Hybrid-Scheduling-Problems-Job_Shop-adapt
- 一种求解Job_Shop调度问题的混合自适应变异粒子群算法-Solving Hybrid Scheduling Problems Job_Shop adaptive mutation particle swarm optimization
PSO_C++
- 一个很好的学习粒子群算法的例子。（刘康C++版本） 程序介绍： 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。 备注：目标优化函数程序中已经内定了，f6 ={0.
psoandimprovedpso
- 基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序，包括：用基本粒子群算法求解无约束优化问题，用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题，用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题，用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题，
SAPSO
- 权重改进粒子群算法中的自适应权重法，平衡了PSO算法的全局探索能力和局部改良能力-Weight improved particle swarm algorithm in the adaptive weighting method to balance the global exploration of the PSO algorithm is improved capacity and capacity of local
Swarm_Optimization_Algorithm_with_C
- 改进的粒子群算法--自适应粒子群算法，在普通的粒子群算法里面加入了熵和平均粒距的概念，收敛速度大大提高，用C实现-Improved particle swarm- adaptive particle swarm optimization, in which ordinary PSO joined the entropy and the concept of average distance, speed up the convergence, with the C implementation
Application-of-optimized-Elman--
- 对量子粒子群优化(QPSO) 算法进行研究，提出了自适应量子粒子群优化(Adaptive QPSO) 算法，用于优化Elman 神经 网络的参数，改进了Elman 神经网络的泛化能力。利用网络流量时间序列数据进行预测，实验结果表明，采用AQPSO 算法优 化获得的Elman 神经网络模型不但具有较强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，在网络流量时间序列数据的预测中具有 一定的实用价值-Quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO)
SAPSO
- 自适应的粒子群基本算法 里面没有适应度函数 可以自己编写好 然后进行调用.权重改进粒子群算法中的自适应权重法，平衡了PSO算法的全局探索能力和局部改良能力.-This is the basic matlab program of SAPSO
Constrained-Engineering-Optimization
- 将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题，开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射 的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件，给出惩罚基数的计算方法和连续映 射基函数的表达式，在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平 均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合， 构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法
GA-RBF
- 自适应遗传算法优化RBF神经网络，粒子群算法优化RBF神经网络仿真结果比较。程序可直接运行-Adaptive genetic algorithm to optimize the RBF neural networks, particle swarm optimization on RBF neural network simulation results compared. Program can be run directly
PSO
- 文件包括带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，自适应权重法，随机权重法，变学习因子的粒子群算法，异步变化的学习因子，二阶粒子群算法，二阶振荡粒子群算法，混沌粒子群算法，混合粒子群算法，杂交粒子群算法，模拟退火算法-File with compression factor of the particle swarm algorithm, the weight to improve particle swarm optimization, adaptive weighting method,
adaptive-weighting-pos
- 改程序是自适应的粒子群算法，修改参数就可用。-The reform program is adaptive particle swarm optimization, parameter can be used to modify.
PSO
- 各种粒子群或改进型粒子群算法 1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题) 1>PSO(基本粒子群算法) 2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法) 3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法) 4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法) 5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法) 6>LnCPSO(同步变化的学习因子) 7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug) 8>SecPSO(用二阶粒
sapsoandclspso
- 混沌粒子群及自适应粒子群算法，需自行编译适应度函数-Chaos particle swarm and adaptive particle swarm optimization, the need to compile the fitness function
SAPSO
- 对粒子群算法的改进，利用一种名为自适应权重粒子的方法来更新粒子速度和位置，用来解决静态单目标优化问题-It is the improved particle swarm optimization algorithm. It introduced a kind method named adaptive weight to update the position and velocity of the particle. It can be used for handling single obj
PSO
- 各种粒子群算法，如，自适应粒子群算法，压缩粒子群算法等-pso algorithm
PSO_adaptation
- 权重自适应改进的粒子群算法，只需添加适应度函数即可使用-Adaptive weights improved particle swarm optimization, simply add the fitness function can be used
PSO
- 粒子群改进算法，为自适应粒子群算法，通俗可用-Particle swarm optimization algorithm for adaptive particle swarm optimization, popular
psoSVM
- 一种自适应粒子群算法，MATLAB直接编译通过-An adaptive particle swarm algorithm, MATLAB directly compiled through
自适应权重的PSO
- 自适应权重的粒子群算法，实现复杂问题的有效求解(Particle Swarm Optimization with Adaptive Weight for Effective Solution of Complex Problems)
code
- 是关于文章Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification的Matlab源代码，希望对从事这个方向的人员有所帮助。(Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification)