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GA-PSO
- PSO(粒子群算法)作为添加算子改进GA (遗传算法).-PSO (PSO), as added Operator improved genetic algorithm (GA).
PSO-evolutionarycomputation
- 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。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
aco-ga-pso-tsp
- 一个集合遗传算法，蚁群算法，粒子群算法的混合算法解决TSP问题的MATLAB程序
pso
- PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
standard-pso-and-improved
- 一个遗传算法的总结，包括标准的遗传算法和几个改进的遗传算法。 -A genetic algorithm is summarized, including the standard genetic algorithm and several the improved genetic algorithm.
pso
- pso 算法 matlab 粒子群算法 遗传算法
PSO
- 粒子群算法源代码,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。-Particle swarm algorithm source code, is a kind of evolutionary algorithm, and genetic algorithm are similar, it is also starting from the random solutions, through the iterative search for the optimal
GA-and-PSO
- GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序，以下是使用本程序的简单介绍与使用步骤 1）修改设计变量个数 NPar变量定义的是设计变量个数，本例为8，使用时需根据自己实际情况进行修改。 2）修改设计变量的上下限 VarLow 与VarHign定义的是设计变量的上下限，使用时需根据自己实际情况进行修改。记住，变量的维数，要与1）变量个数一致哦。 3）修改FunName 变量FunName定义的是优化目标函数值的计算函数，根据自己实际情况改成自己的函数名。 4）修改
pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。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。这种算法以其实现
PSO
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，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。这种算法以其实现
PSO算法程序
- 粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化计算技术。与遗传算法相比，PSO没有遗传算法中的选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation)等操作，而是通过粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。(Particle Swarm Optimization (PSO) is an evolutionary computing technique based on group intelligence. Compared with the genetic algorithm, P
pso
- 粒子群优化算法的一个应用，有基本的注释，需要一定水平才能看明白(an example of pso algorithom)
GA+PSO
- 压缩文件中包含三个文件，分别是：GA+PSO、GA_only和PSO_only三个程序包。程序是用MATLAB编写的遗传+粒子群算法、遗传算法、粒子群算法，每个程序中包括主程序、种群选择、自适应函数子函数。(The compressed file contains three files, which are GA PSO, ga_only and pso_only three program package. The program is genetic particle swarm algo
PSO
- 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被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用领域。(The particle swarm optimization (PSO:Part
13种PSO算法以及课件
- 各算法对应的问题如下： PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题 YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题 LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
pso GA PID参数整定
- 该程序为微粒群算法与遗传算法求解pid参数整定MATLAB程序，优化结果包含参数输出与参数曲线变化图。(The program solves the PID parameter tuning MATLAB program for particle swarm optimization and genetic algorithm, and the optimization results include parameter output and parameter curve change dia
pso
- PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，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。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The PSO algorithm is a kin
GA+PSO.__
- MATLAB 遗传和粒子群混合编程,,,,,,,(MATLAB GA+PSO.........)
GA-PSO
- 本算法为用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，附带含有程序使用说明。(This algorithm uses genetic algorithm to improve particle swarm optimization GA-PSO algorithm, with instructions for the use of the program.)
改进型pso算法
- 该算法中将速度位移公式与遗传算法相结合用于结果解决多配送中心的路径优化问题(In this algorithm, the velocity displacement formula is combined with the genetic algorithm to solve the path optimization problem of multiple distribution centers)