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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.
function-extreme-genetic-algorithm
- 运用matlab工具箱的神经网络遗传算法函数进行极值寻优-非线性函数极值-Matlab neural network using genetic algorithm toolbox function optimization Extreme- Extreme nonlinear function
wuyueshu
- 最速下降法是一种最基本的算法，它在最优化方法中占有重要地位.最速下降法的优点是工作量小，存储变量较少,初始点要求不高；缺点是收敛慢，最速下降法适用于寻优过程的前期迭代或作为间插步骤，当接近极值点时，宜选用别种收敛快的算法. -useful math w hj jlk jjk jk cn k b,l nkk,l njjkn .sdhdj sjka alkla sklkssjka alkla sklkssjka alkla sklkssjka alkla sklks
pso-optimization
- 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优-Particle swarm algorithm optimization algorithm- a nonlinear function extremum optimization
PSO-Kohonen
- PSO小波模糊灰色Kohonen 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 -PSO & Kohonen ｍａｔｌａｂ
pso-F
- 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优,将全局寻优与局部寻优结合起来-Particle swarm optimization algorithm- nonlinear function optimization extreme, the global optimization and local optimization combined
Extreme-nonlinear
- 粒子群算法的寻优算法，非线性函数极值寻优，MATLAB的经典算法-Particle swarm optimization algorithm, nonlinear function optimization extreme, MATLAB classical algorithm
13
- 神经网络粒子群算法的寻优算法非线性函数极值寻优-Particle swarm optimization algorithm for nonlinear function extremum optimization
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- 粒子群算法的寻优算法，非线性函数极值寻优，matlab中运行的m文件-The optimization algorithm particle swarm algorithm, extreme nonlinear function optimization, m file in MATLAB
PSO_xunyou
- 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 optimization
pso
- 粒子群优化算法的寻优算法-非线性函数极值寻优-Optimization algorithm of particle swarm optimization algorithm for optimization of nonlinear function
PSOMutation
- 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
PSOMutation
- 该代码为基于变异粒子群算法的函数极值寻优算法-The code is based on the mutation particle swarm optimization algorithm for the function extremum optimization algorithm
PSO
- 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法，程序前面给出了PSO算法参数设置，种群初始化，寻找初始极值，迭代寻优，最后通过算法反复迭代300次，画出每代最优个体适应度值变化曲线，最后通过对比发现说明PSO算法具有较强的函数极值寻有能力，谢谢，希望对大家有帮助。 -According to the principle of PSO algorithm in MATLAB programming function PSO algorithm based on ext
粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优
- 通过粒子群算法对非线性函数的极值进行求解(The extremum of the nonlinear function is solved by particle swarm optimization)
粒子群算法-非线性函数极值寻优
- 根据粒子群算法原理，在MATLAB上完成非线性函数的极值寻优。(According to the principle of particle swarm optimization algorithm, the extremum of nonlinear function is optimized on MATLAB.)
chapter4
- 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优(Neural network, genetic algorithm, function extreme value optimization nonlinear function extremum seeking)
粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
- 粒子群优化算法 一种经典的启发式算法(Particle swarm optimization algorithm, a classic heuristic algorithm)
PSO
- 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优(Particle swarm optimization algorithm for Extremum seeking of nonlinear function)
遗传算法示例
- 基于遗传算法的多元函数寻优算法的matlab代码实现。(Multiple function optimization algorithm based on genetic algorithm)