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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
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粒子群的优化算法，不仅可以方便地解决无约束优化问题，也可以方便的解决有约束的非线性优化问题。-Particle Swarm Optimization algorithm, not only can easily solve the unconstrained optimization problem can also be convenient to solve constrained nonlinear optimization problem.
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基于BP神经网络识别字符.
BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。-BP neural network based character recognition. BP neural network algorithm is a set of sample input and output is
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粒子群算法 寻优算法非线性函数 极值 寻优-Particle Swarm Optimization Algorithm for the optimization of nonlinear function extremum
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针对一个非线性系统，用NLJ 优化算法进行系统辨识-For a nonlinear system, with the NLJ optimization algorithm for system identification
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粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优-Particle swarm optimization algorithm- Extreme nonlinear function optimization
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在RBF神经网络学习过程中，I出F神经元先计算输入与中心之间的距离，然
后再对这一距离进行某种非线性变换。输出层和隐藏层分别完成不同的任务，这两层学习的策略也不相同。输出层是对线性权进行调整，采用的是线性优化策略，
因而学习速度较快。而隐藏层是对传递函数的参数进行调整，采用的是非线性优
化策略，因而学习速度较慢。
RBF算法选用高斯函数作为隐藏层传递函数时，由隐藏层来实现从
x哼R，(x)的非线性映射，由输出层来实现从R,(X)--->y。的线性映射。-In the R
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神经网络案例：粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优-Neural network case: particle swarm optimization algorithm- extreme optimization of nonlinear function
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将扩展卡尔曼滤波用于非约束型非线性优化问题，代码具有极高的参考价值。-A function using the extended Kalman filter to perform unconstrained nonlinear optimization
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模糊神经网络解耦算法（遗传算法优化）FNN对非线性多变量系统的解耦方法-Fuzzy neural network decoupling algorithm (GA optimization)FNN for nonlinear multivariable system decoupling method
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粒子群算法的寻优算法，matlab，神经网络，非线性函数极值寻优-Particle swarm optimization algorithm, matlab, neural networks, nonlinear optimization function extremum
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matlab最优化计算：线性规划，非线性规划，整数规划，二次规划，遗传优化，粒子群优化。-matlab optimization calculation: linear programming, nonlinear programming, integer programming, quadratic programming, genetic optimization, particle swarm optimization。
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程序为改进的遗传算法对配电网无功优化补偿问题。电力系统配电网的无功优化规划是保证配电网安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施。-Reactive power optimization is one of the most important control methods to ensure power system operation securely and economically,and an effective measure to improve the v
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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
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遗传算法虽然全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能搜索到函数优化问题的次优解，而不是最优解，特别是函数具有多个峰值时，遗传算法易陷入局部极小，不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解，而具有极强的局部搜索能力。因此，本源代码结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，另一方面采用非线性规划进行局部搜索，以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明，这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题，而且具有很高的迭代寻优效率，取得了满意的结果。-Global s
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标准PSO对多维非线性的Rosenbrock函数进行优化的结果-Standard PSO Rosenbrock function of the multi-dimensional nonlinear optimization results
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粒子群算法 可以进非线性优化 是优化计算中很有用的智能算法 有代码-Particle swarm algorithm into a nonlinear optimization optimization calculation must understand intelligent algorithm code
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神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优
把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的
全局最优值及对应输入值。
-Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using
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本课题首先根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优
把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的
全局最优值及对应输入值。
-Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using no
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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
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