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ant
- 蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界 中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发 式仿生进化系统。蚁群算法包含两个基本阶段:适应阶 段和协作阶段。在适应阶段,各候选解根据积累的信息 不断调整自身结构。在协作阶段,候选解之间通过信息 交流,以期望产生性能更好的解,这类似于学习自动机 的学习机制。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅 行商问
gaw
- 遗传算法的程序，是对生物的进化过程进行模拟的一种只能仿生算法-Genetic algorithm procedure is the process of biological evolution can only simulate a bionic algorithm
88124019DE
- 进化差分算法，遗传算法的分支，非常好，值得学习- model and its detailed introduction matlab realize
Antcolony-algorithm
- 蚁群算法是一种新型模拟进化算法，次程序是 解决旅行商问题，matlab程序，很实用-Ant colony algorithm is a new type of simulated evolutionary algorithm, program is To solve traveling salesman problem, matlab, very practical
ifferential-Evolution-Algorithms
- ：组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法，但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题，提出对 组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进，提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE—P，并 利用6个典型的测试甬数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能， 而采用控制参数扩展的MCoDE—P方法却难以达到期望的效果。-: Combined differential evolution algorit
Application
- 将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE( 改进差分 进化算法)结合了差分策略DE / rand /1的多样性和DE /best/1的高收敛速度的优点, 算法的寻优性能远超过两 种策略单独作用时的性能。此方法充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便, 让控制器 在系统运行过程中进行自我设计和优化。-Th is pape r presen ts a new m ethod
bga
- 遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程，即通过选择 与染色体之间的交叉和变异来完成的。遗传算法主要使用选择算子、交叉算子与变异算子来模拟生物进化，从而产生一代又一代的种群。 -Genetic algorithm searches the optimal solution is to mimic biological evolution, namely through crossover and mutation and chromosomal choose between to c
GA1
- 遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法-Genetic algorithm is a calculation model to simulate Darwinian natural selection and genetic mechanisms of biological evolution process of biological evolution is a natural evolutionary pro
Genetic-Algorithms
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。-Genetic algorithm is used to solve computational mathematics in optimizing search algorithm, an evolu
DE00
- 差分进化算法的标准源程序，很适合初学者来入门学习。-Differential evolutionary algorithm of standard source program, very suitable for beginners to start learning.
DE
- 差分进化算法是一种新兴的进化计算技术它是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。-Differential evolution algorithm is a new evolutionary computation technique which is proposed by Storn et al in 1995, like other evolutionary algorithms, DE i