搜索资源列表
Schafferf
- 经典的基本PSO粒子群优化算法的测试函数共享一下
testfunction.rar
- 用MATLAB编写的18个智能优化算法的测试函数程序,Prepared using MATLAB Intelligent Optimization Algorithm 18 function testing procedures
power-system-problem-based-on-PSO
- 利用粒子位置和速度的改变更新，在熟悉多目标粒子群算法的基础上利用测试函数对该算法进行仿真，并对仿真结果进行优化。-The particle position and velocity changes update in the familiar multi-objective particle swarm optimization based on the use of test functions to simulate the algorithm, and the optimization
TestFunction
- 一些用matlab编制的智能优化算法的的测试函数程序-Some prepared to use matlab Intelligent Optimization Algorithm function test procedures
spso
- 这个是用基本粒子群优化算法解两个测试函数的最小值问题。-This is a fundamental particle swarm optimization algorithm using two test function solution of the minimum problem.
Test_funtion
- 这次上传的绝对是好东西，数值优化，关键是对不同函数进行运算。这次将无约束测试问题上传，可作为论文数值计算使用。注：本人本科毕业论文做的是无约束优化，研究生做的是结构方程(LISREL)、数值优化、蚁群算法，可以进行交流，联系QQ272958823-Test function for optimation!
test
- 一些有用的只能优化算法的优化测试函数，一起和大家分享。-Some useful optimization algorithm can only test functions, together and share.
PSO_case1
- 粒子群优化算法的一个寻优案例,测试函数含有多个局部极值，尝试用PSO算法寻找全局极值-a case of Particle Swarm Optimization algorithm.
branke moving peaks benchmark
- 1999年branke提出的移动山峰基准测试函数，用于测试动态优化算法的性能。可以正常运行。
经典测试函数-MATLAB
- 多目标优化中经典的测试函数MATLAB代码(Classical test function matlab code in multi objective optimization)
mopso
- MOPSO算法，加注释并且可以跑通，加测试函数，初学者学习很方便(MOPSO algorithm, annotated and run, and test function, it is convenient for beginners to learn)
cec13matlab
- 可用来测试智能优化算法性能，例如粒子群优化算法，人工蜂群算法等。(It can be used to test the performance of intelligent optimization algorithm, such as particle swarm optimization algorithm, artificial swarm algorithm, etc.)
Test_Functions
- 24个常用的标准的由于测试优化算法的测试函数(24 commonly used standard test functions due to test optimization algorithm)
GA_Test
- 基于谢菲尔德大学的遗传算法工具箱的测试函数，可以修改后用来优化自己的模型参数，十分方便(It's a rar file about how to use GA tool developed by Sheffield University, It will be very help to optimize your own models)
PSO-Sphere
- 粒子群算法，一种智能优化算法，带有测试函数sphere(Particle swarm optimization (PSO), an intelligent optimization algorithm)
NSGAⅡ
- 利用NSGAⅡ算法处理多目标优化问题，测试函数包括ZDT1,2,3; DTLZ1,2,3。包含测试函数的真实前沿面数据。(NSGA II algorithm is used to deal with multi-objective optimization problems. The test functions include ZDT1,2,3 and DTLZ1,2,3. Contains the real frontier data of the test function.)
WOA灰狼算法
- 灰狼优化算法，直接就能用，里面包含有23种测试函数，做实际应用时，需要调一下。(Gray wolf optimization algorithm, which can be used directly, contains 23 kinds of test functions, and needs to be adjusted in practical application.)
多目标测试函数集
- 多目标测试函数集DTLZ1-7，无约束的7个多目标优化问题。 输入：种群、目标函数数量、决策变量数量、函数序号 输出：对应的函数值
Benchmark 最优化测试函数
- Matlab中智能算法最优化测试函数公式及代码，有30几个，可用来验证算法的性能(There are more than 30 intelligent algorithm optimization test function formulas and codes in Matlab, which can be used to verify the performance of the algorithm.)
NSGA2多目标优化函数
- 其中包括常见的9种无约束测试函数和5种有约束的测试函数。