搜索资源列表
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本代码为经典PSO微粒群算法，通过修改w值，使得PSO的搜索在全局与局部之间得到最优-The code for the classic PSO particle swarm algorithm, by modifying the w value, makes the PSO search between the global and local optimal
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Chapter 8. Numerical Optimization
Algorithm 8.1 Golden Search for a Minimum
Algorithm 8.2 Nelder-Mead s Minimization Method
Algorithm 8.3 Local Minimum Search Using Quadratic Interpolation
Algorithm 8.4 Steepest Descent or Gradie
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GSO算法及其改进，其中HGSO是通过与和声搜索算法结合而成，主要用于结构的截面优化、几何优化、动力优化、拓扑优化等，具有收敛速度快，收敛结果好的优点，且其改进算法能摆脱局部最优的缺陷。-GSO algorithm and its improvements, HGSO is through a combination of harmony search algorithm, mainly used to optimize the structure of the cross section, g
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针对港口拖轮调度所设计的遗传混合局部搜索算法代码，优化拖轮调度方案，matlab语言编写-Port tugboats are designed for scheduling the genetic code hybrided with local search algorithm to optimize the scheduling program,written by Matlab
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针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷
入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。
该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运
动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜
索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索
时间, 提高了收敛率
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混沌粒子群优化（CPSO, Chaos Particle Swarm Optimization）算法融合了PSO算法的快收敛和CO算法的遍历随机等特点，在PSO算法每一代挑选出的最优解附近的区域里，用混沌算法进一步搜索，防止其陷入局部最优值，从而改进了PSO算法的不足，成为一种高效的优化算法。-Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO, Chaos Particle Swarm Optimization) algorithm combines the f
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Convergence analysis and performance of the extended artificial
physics optimization algorithm.artificial physics optimization (EAPO), a population-based,
stochastic, evolutionary algorithm (EA) for multidimensional search and optimization.
EAP
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禁忌搜索是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法。搜索过程可以接受劣解，有较强的爬山能力。领域结构对收敛性有很大影响。这个程序的结构简单，为SWAP操作-Tabu Search is an extension of local search field, is a global optimization algorithm gradually. Search process can accept inferior solutions, strong climbing capabilit
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基于遗传微粒群算法，对旅行商问题求解，采用2-opt进行局部搜索。GPSO4tsp-Genetic particle swarm algorithm for solving the traveling salesman problem, using 2-opt local search. GPSO4tsp
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Rosenbrock函数优化属于无约束函数优化问题，其全局极小值位于一条平滑而狭长的抛物线形状的山谷底部，且为优化算法提供的信息很少，因此找到其全局极小值就显得很困难。根据Rosenbrock函数的这种特性，专门提出了一种改进的PSO算法，该算法引入三角函数因子，利用三角函数具有的周期振荡性，使每个粒子获得较强的振荡性，扩大每个粒子的搜索空间，引导粒子向全局极小值附近靠近，避免算法过早地收敛，陷入局部最优，从而找到Rosenbrock函数的全局极小值。大量实验结果表明，该算法具有很好的优化性能，
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人口迁移算法模拟的是社会领域中人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制，即模拟的是人往高处走、人往富处流，当某个优惠地区的相对人口过剩，人口压力增加时，人们就会迁出该优惠地区去寻找更好更适合自己的优惠地区的这样一种规律。前者促使算法选择较好的区域搜索，后者可在一定程度上避免陷入局部最优点，搜索过程呈现交替进行集中搜索和分散搜索的特点。这体现了人口迁移过程中人口不断聚集和扩散的矛盾运动的特点。后来由我国学者徐宗本给出了人口迁移算法改进的形式。-Population migration al
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遗传算法 ( Genetic Algorithm , GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法 。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点 [1 ] :1 ) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来的适应值信息 ,而不需要导数等其它辅助信息 3) 搜索过程不易陷入局部最优点 。
数学建模中常用的matlab算法，遗传算法，内容详细，包括PDF版本的详细的算法实现过程；-Genetic Algorith
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本程序介绍了一种改进的粒子群寻优算法；该算法可以更好的实现粒子群寻优过程中的全局搜索与局部搜索值间的平衡。从而寻得最优结果。-This program introduces an improved particle swarm optimization algorithm This algorithm can better realize the particle swarm optimization in the process of the balance between global se
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模拟退火算法，是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。-Simulated annealing algorithm is a time-varying and ultimately approach zero probability of sudden rebound, which can effectively avoid the local minimum by giving the search process
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布谷鸟搜索(CS)算法是根据生物界中布谷鸟的寄生繁殖机理而提出的一种仿生智能优化算法，由于布谷鸟搜索算法具有优秀的全局搜索和局部搜索能力，并且控制参数少，收敛速度快-The Cuckoo Search (CS) algorithm is a bionic intelligent optimization algorithmbased on the mechanism of biological reproduction in parasitic cuckoo proposed. Dueto th
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蚁群算法是一种分布式内在并行算法。单个蚂蚁的搜索过程是彼此独 立的，易于局部最优，通过个体间不断的信息交流和传递有利于发现较好解；并且该算法是一种正反馈算法。路径上的信息素浓度较高，将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动，又使得信息素浓度增加，加快了算法的进化过程。本文通过求解TSP问题，通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性, 找出最优解。-Ant colony algorithm is an inherent distributed parallel algorithm.
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蚁群算法是一种智能优化算法，通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略，给出基于MATLAB的蚁群算法在旅行商问题中的源代码m文件，对问题求解进行局部优化。-Ant colony algorithm is an intelligent optimization algorithm through the shortest route of pheromone search strategy based on the ant foraging process, given the ant
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改进的粒子群算法(PSO)MATLAB源程序m文件，在粒子群算法中引入克隆、选择算子寻求最优解。在同一粒子周围使用克隆选择算子进行多个方向的全局和局部搜索，促使种群中粒子快速进化，较快的得到局部最优和全局最优的位置-Improved particle swarm optimization algorithm (PSO) MATLAB source M files, in the particle swarm optimization algorithm to clone, the operat
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该算法既保留了遗传算法的搜索特性，又利用了免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性，在很大程度上避免了“早熟”，收敛于局部极值。
生物体的免疫系统是一个高度进化、复杂的系统，它能自适应地识别和排除入侵肌体的抗原性异物，保护机体免受损害及维持内坏境稳定，并具有学习、记忆和自适应调节的能力。当抗原入侵时，免疫系统通过自体耐受对‘自己’和‘非己’进行识别，并产生最恰当的抗体排除抗原，通过抗体与抗体之间、抗原与抗体之间的相互刺激和抑制关系，降低抗原对免疫细胞的刺激，抑制抗体的过度分化、增殖，
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利用禁忌搜索算法求解0-1背包问题。禁忌搜索算法相比其他搜索算法更优，设置藐视规则来避免陷入局部最优解。(Solve 0-1 Knapsack Problem based on Tabu search. The tabu search algorithm is superior to other search algorithms and sets contempt rules to avoid falling into local optimal solutions.)
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