搜索资源列表
ga297
- 利用遗传算法搜索函数最优解的c++源程序 -use of genetic algorithm search function to the optimum solution c source
yichuansuanfayouhua
- 遗传算法求解函数最优解小程序，互帮互助：）『十进制编码』
getMax_np_problen
- 利用NP问题中的标准遗传算法解决复杂函数最优最大值问题。程序可根据需要扩展。
main.m
- 此程序用遗传算法实现求解函数最优值问题。即最大值最小值等。
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
利用遗传算法求解区间[0, 31]上的二次函数 y=x2的最大值
- 利用遗传算法求解区间[0, 31]上的二次函数 y=x2的最大值
基本遗传算法程序
- 用二进制数来编码，每个个体用一串二进制编码来表示，适应值计算函数由自己来定义。通过选择、复制、交叉、变异来产生更好的的个体，经过一定代数的循环后，得到最优的个体。
DGPSO.rar
- 用于求解约束优化问题的算法，算法为差分进化/遗传算法/微粒群算法的融合。对于“[7] T. P. Runarsson and X. Yao, Stochastic ranking for constrained evolutionary optimization, IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 4, no. 3, pp. 284-294, Sep. 2000”中给出的13个标准测试函数，均能得到问题最优解。如有任何疑问，请于http://2shi.phphube
IA
- 用小生境遗传算法实现求解rosenbrock函数的最优值-The program is aim to finding the rosenborck function extremity solution by using the niche GA algorithm.
GA
- 遗传算法工具箱以及用遗传算法找最优值，主函数是zuiyou.m-Genetic Algorithm Toolbox and using genetic algorithms to find optimal values, the main function is zuiyou.m
GA
- 遗传算法求解最优解求函数的最大值 : f(x,y)=21.5+x*sin(4*PI*x)+y*sin(20*PI*y) | 定义域 D: -3 <=x <=12.1 , 4.1 <=y <=5.8 | | 注： 目前最好结果：f(11.6255448,5.7250441)=38.8502944790207 -failed to translate
AutomatedNegotiatioDecisionModelasedonMachineLearn
- 模型利用协商历史中隐含的信息自动对数据进行标注以形成训练样本，用最小二乘支持向量回 归机学习此样本得到对手效用函数的估计，然后结合自己和对手的效用函数构成一个约束优化问题，用遗传算法求 解此优化问题，得到的最优解就是己方的反建议．实验结果表明，在信息保密和没有先验知识的条件下，此模型仍然 表现出较高的效率和效用-The proposed model labels the negotiation history data automatically by making full use
GA
- 遗传算法求解函数最大值 设计的种群规模，采用的选择算子，交叉概率，变异概率，进化代数和最优解-Design of population size, using the selection operator, crossover probability, mutation probability, evolutionary algebra and the optimal solution
ga-funtion-Matlab
- 遗传算法求解函数优化问题的实现，多目标，最优解-Genetic Algorithm for Function Optimization implementation
genetic
- 用遗传算法进行最优计算，可以根据这个变换不同的目标函数进行求解-Optimal calculation using genetic algorithms can be solved according to the transformation of different objective functions
遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
- 遗传算法优化 BP 神经网络分为 BP 神经网络结构确定、遗传算法优化和 BP 神经网络预 测 3 个部分。 BP 神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初始权值和阔值赋值，网络经训练后预测函数输出。(Genetic algorithm optimization BP neural network is divided into 3 parts: BP neural network structure determination, genetic algorithm optimization
遗传算法
- 基于遗传优化算法，寻求全局最优解，并以一个简单二次函数作为示例。(Based on the genetic algorithm, the global optimal solution is searched, and a simple two function is taken as an example.)
GA
- 遗传算法程序，可以求解非线性规划中函数最优值问题(Genetic algorithm program, can be solved in nonlinear programming function optimal value problem)
求函数最优值
- 量子遗传算法求解函数最佳值问题，里面富有matlab程序代码(Quantum Genetic Algorithm Solves Function Optimal Value Problem with Matlab Program Code)
GA_qiujizhi
- 利用遗传算法求函数的极小值，并画出种群图形，显示最优的结果