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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
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遗传粒子群的最新改进算法，随着维度增加效果更好,Genetic Particle Swarm latest improved algorithm, with the increasing dimensions better
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遗传算法与神经网络混合的算法程序、粒子群优化与神经网络混合的算法程序，可以进行算法结果的比较-Genetic algorithm and neural network algorithm for mixed procedures, particle swarm optimization and neural network algorithm for mixed procedures, can be the result of comparison algorithm
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采用遗传微粒群算法（GPSO）求解旅行商问题（TSP）的源代码。内附多个算例，本算法对于中小规模问题求解效率很高，对于大规模问题则效率略低。如有任何疑问，请于http://2shi.phphubei.com.cn/index.php发帖询问。-Genetic Particle Swarm Optimization (GPSO) for Traveling Salesman Problem (TSP) of the source code. Containing a number of examp
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用Java实现的进化算法包。包括遗传算法、粒子群算法、memetic算法和进化策略算法。-evolutionary-algorithm
Evolutionary Algorithm package implemented using Java.
The package serves as a foundation class library, supporting the implementation many variants of Evolutionary Algorith
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这个算法是遗传算法和粒子群优化算法相互结合的matlab程序，优化效率提高很多，不会陷入局部最优-This algorithm is a genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm combined with each other matlab program, optimizing the efficiency a lot and will not fall into local optimum
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matlab重要的学习资料 初学者的好帮手 程序代码非常重要，遗传算法与粒子群算法比较-matlab important information for beginners to learn a good helper program code is very important, genetic algorithms and particle swarm algorithm is relatively
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基于对粒子群优化算法原理的分析，实现了一种基于TSP的改进的粒子群优化算法：求解TSP的混合粒子群算法，结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想来解决TSP问题。-Particle swarm optimization based on the principle of the analysis, implemented based on TSP, improved particle swarm optimization algorithm: solving the TSP hybrid pa
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一篇遗传算法和粒子群算法的比较，关于图像处理的-A genetic algorithm and particle swarm algorithm comparison, on the image processing
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。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。
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
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PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优-PSO algorithm is an evolutionary algorithm, and genetic algorithm is similar, it is starting from a random solu
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这是使用遗传算法和粒子群算法来解决TSP问题-This is to use genetic algorithm and particle swarm algorithm to solve the TSP problem
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提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法，算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉，且具有不同分工的子群，并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想，减少了解陷入局部最优的可能性．与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较，表明本文算法具有更高的搜索效率，更容易找到全局最优解．-：An improved method based on improved particle swarm optimization dynamic search algodthm networkrcconfig
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MATLAB智能算法30个案例分析，109页的详细讲解，程序和程序注解，可以直接复制代码。包括遗传算法，基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法，遗传算法工具箱详解及应用，多种群遗传算法的函数优化算法， 基于粒子群算法的多目标搜索算法，基于多层编码遗传算法的车间调度算法，基于遗传模拟退火算法的聚类算法，蚁群算法，支持向量机等等30章。-MATLAB intelligent algorithm 30 case studies, 109 detailed explanations, procedur
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遗传算法优化B P神经网络的目的是通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值, 其
基本思想就是用个体代表网络的初始权值和阈值、 个体值初始化的B P神经网络的预测误差作为该个体的适应度值, 通过选择、 交叉、 变异操作寻找最优个体, 即最优的B P神经网络初始权值。除了遗传算法之外, 还可以采用粒子群算法、 蚁群算法等优化B P神经网络初始权值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network is designed by means of g
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介绍了基础的遗传算法和粒子群算法。还有他们的基本实现。适合入门的同学做一下简单实验。-Introduces the basic genetic algorithm and particle swarm algorithm. And their basic realization. Students for entry to do something simple experiment.
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使用粒子群算法和遗传算法求取简单函数的极值，代码将两个算法糅在一起写的，遗传算法又含有二进制码和格雷码编码方式。-The use of particle swarm optimization and genetic algorithm to strike a simple function of the extreme, the code will be melted together to write two algorithms, genetic algorithms and contain
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基于SVM的数据分类预测—一种最基本遗传算法和粒子群算法对的支持向量机的参数的优化，再此基础上可以对算法进行改进-Data classification based on SVM prediction- one of the most basic genetic algorithm and particle swarm optimization (pso) algorithm, the optimization of the parameters of the support vector ma
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生物地理学优化算法，作者Dan Simon，是在遗传算法和粒子群算法的基础上发展来的，适用于解决高维度的，多目标的最优化问题。-Biogeography optimization algorithm, author Dan Simon, is based on genetic algorithm and particle swarm algorithm development to apply to solve high-dimensional, multi-objective optimiza
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遗传算法改进粒子群算法及混沌粒子群算法的源码(Improved genetic algorithm for particle swarm optimization and chaotic particle swarm optimization)
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