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遗传算法对PID参数的优化
- 遗传算法对PID参数的优化，这是在Matlab下编写的！-genetic algorithm to optimize the parameters of PID, which is prepared in Matlab!
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
GASVM.用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序
- 用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
fourparametersoptimizationbySG
- 对4个参数优化的基本遗传算法程序，应用面很广！,it is an optimization program for four parameters using simple genetic algorithm! it is useful!
gatbx
- matlab里的gatbx遗传算法工具箱，内有使用说明.适用于寻找最优点及支持向量机和神经网络的参数优化。-the gatbx genetic algorithm toolbox in matlab, with instructions for use. applied to find the most advantages and parameter optimization of support vector machines and neural networks.
ga_bp
- 基于gaot工具箱优化BP以实现数据拟合。在nninit.m中修改数据存储的路径以及隐含层节点数的设置（S1），遗传算法与bp的参数修改在ga_bp.m中进行。-Toolbox gaot Optimize based on BP in order to achieve data fitting. At nninit.m modify the path of data storage as well as the hidden layer nodes of the set (S1), geneti
duomubiaoyichuan
- 多目标遗传算法应用于电火花机床参数优化，优化过程简单，计算结果准确，收敛速度明显加快-Multi-objective genetic algorithm optimization applied to EDM, the optimization process is simple, accurate calculations, significantly speeding up the convergence rate
ga-PID
- 利用遗传算法优化pid控制器三个参数的matlab程序-The use of genetic algorithm to optimize the three parameters of pid controller matlab program
GAPID
- 遗传算法优化pid参数的matlab程序-Pid parameters of genetic algorithm optimization matlab program
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
CGA
- C语言编写的遗传算法程序，可用来进行参数优化-Genetic algorithm written in C language program can be used for parameter optimization
svm
- 一种用遗传算法优化支持向量机参数的简单matlab程序，非常适合初学者学习。-A Method for optimizing parameters of a simple support vector machine matlab program is ideal for beginners to learn.
matlab-book
- 本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MAT
GA-matlab
- 遗传算法是一种基于自然选择和群体进化机制的、在全局进行搜索寻优的高效参数优化方法。由于遗传算法同时搜索解空间中的一群点，并构成不断进化的群体序列，不要求目标函数连续或者可微，对目标函数具有全局优化性和稳定性。因而，遗传算法具有较大的可能性求得全局最优解。- translated foreign scientific and technical information related to logistics, fashion, hotel, management fields with the
SGA
- 用标准的遗传算法优化低通数字滤波器的参数，采用的方法是最小均方误差法，得到较为理想的滤波器的传递函数的系数。-Genetic algorithm using standard low-pass digital filter, the method used is the minimum mean square error method to obtain the ideal filter transfer function coefficients.
ant-colony-algorithm-Matlab-code
- 蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。该算法可用于优化问题求解。-Ant Colony Algorithm papers and source code for solving optimization problems
GA
- 基于Matlab编写遗传算法/GA，对PID参数优化控制，提高性能(The genetic algorithm /GA is written based on Matlab to optimize the PID parameters and improve the performance)
程序
- 二次搜索 优化自动驾驶路径参数 遗传算法 优化自动驾驶路径参数 遗传算法 对倒车位置进行分区(2rd search optimization of autopilot path parameters Optimization of autopilot path parameters by genetic algorithm Genetic algorithm partition the position of reversing)
gaann
- 遗传算法优化的神经网络代码，添加数据文件，更改输入输入参数，可直接运行(artificial neural network optimized by ga)
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f