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PSOtoolbox.rar
- 微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。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。目前已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。,Particle Swarm Opt
MOGA
- 这是一个简单的用matlab编写的多目标遗传算法，可以供初学者参考-This is a simple multi-objective genetic algorithm using matlab, you can reference for beginners
TSP---Matlab
- 将遗传算法用于旅行商问题求最佳路径的算法，程序简单易懂-The genetic algorithm for traveling salesman problem the optimal path algorithm, program is simple and easy to understand
genetic-algorithm
- 遗传算法的简单例子，matlab的.m文件-genetic algorithm
Genetic-Algorithm-matlab
- 使用matlab实现遗传算法，内容正确，方法简单-Genetic algorithm matlab code
GA_SF2
- 求解二维多峰函数极值的matlab遗传算法程序，简单实用-Solving two-dimensional multimodal function extremum matlab genetic algorithm is simple and practical
codeaaa
- 用于求解简单函数优化的matlab遗传算法代码-Matlab genetic algorithm code used to solve simple function optimization
GA
- 遗传算法求解函数的极值源码，代码分为几个文件都是用遗传算法的操作命名。所求解函数具体说明在适应度函数文件和主要执行文件中都有说明。代码中有大量的注释，额甚至可以说注释的数量比代码量都多，因为编写次源码的初衷就是想用来给别人讲解遗传算法的一个大致的过程。虽然是最简单的GA，但是也还是有一定的效果。代码的不足之处欢迎指出。代码和注释为原创，希望转载者注明来源，以便大家技术交流。-A GA based on MATLAB. Including tons of comments for users.
PSO_about
- 粒子群算法matlab代码吐血推荐。粒子群算法，也称粒子群优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法。它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，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。-PSO algorithm matlab cod
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- 目前的多目标优化算法有很多，Kalyanmoy Deb 的 NSGA-II（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，带精英策略的快速非支配排序遗传算法）无疑是其中应用最为广泛也是最为成功的一种。MATLAB 自带的 gamultiobj 函数所采用的算法，就是基于 NSGA-II 改进的一种多目标优化算法（a variant of NSGA-II）。gamultiobj 函数的出现，为在 MATLAB 平台下解决多目标优化问题提供了良好的途径。gamu