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当前位置: 首页 资源下载 文档资料 搜索资源 - 遗传算法 函数最优

搜索资源列表

  1. cccc

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  2. 摘要:提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。 最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行 了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。 -Abstract:In order to effectively solve multiobjective optimization problems, a novel
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2015-12-09
    • 文件大小:89833
    • 提供者:王飞
  1. Genetic-algorithm-in-MATLAB

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  2. 探讨了在 MATLAB 环境中实现遗传算法仿真的方法 ,并以一个简单的求函数最值的问 题作为遗传算法的应用实例 ,说明遗传算法的全局寻优性及用 MATLAB 实现仿真的可行性-Explore the genetic algorithm simulation in MATLAB environment, and the value of a simple demand function as genetic algorithm application examples, descr iption
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-11-05
    • 文件大小:129428
    • 提供者:张嘉城
  1. Research-on-Optimization

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  2. 介绍了基于模型的位姿估计中所使用的一些优化方法。为了提高位姿估计的精度, 摄像机的标定参数必须足够精确, 这就对标定过程的非线性优化算法提出了很高的要求, 采用了一种新的优化目标函数, 用来最小化控制点间的三维重建误 差, 从而使标定参数是全局最优 在双像机位姿估计中, 引入了实时遗传算法进行全局搜索, 加快了算法的收敛速度。最后的 实验证明了这些方法的正确性并显示出这些方法在精度上比传统方法有了较大程度的提高- It int roduces s ome opt imizat ion
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-11-12
    • 文件大小:111512
    • 提供者:cp
  1. matlab-simulation-description

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  2. matlab仿真说明,文章主要是关于遗传算法求函数最优解问题-matlab simulation shows that article is mainly a function of genetic algorithm for the optimal solution problem
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-11-13
    • 文件大小:204900
    • 提供者:fanfan
  1. Genetic-algorithm--

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  2. 遗传算法求函数最优解,在这里,我用C语言对同样的一个函数进行了仿真,在C语言中,所有关于遗传算法的函数需要自己编写,因此可以更清楚的理解遗传算法,了解它的执行过程。-Function of genetic algorithms optimal solution, here, I used the same one for the C language function simulation, in the C language, all on Genetic Algorithms functio
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:
    • 文件大小:16926
    • 提供者:fanfan
  1. yichuansuanfa

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  2. 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象,进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息,它从某一随机生成的初始群体出发,经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价,保留适应度较强的个体遗传到子代种群中,经过多次的迭代计算求得最优个体,即问题的最优解。本程序采用遗传算法可求解微网优化运行。-Genetic Algorithm is an adaptive global by natu
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:2103
    • 提供者:刘向
  1. 粒子群优化算法

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  2. 粒子群优化(PSO)是一种进化计算技术(进化计算)。 捕食鸟行为的研究。粒子群算法(PSO)的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享找到最优解。 粒子群优化算法的优点是它简单且易于实现,没有多个参数。目前,它已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等遗传算法中。(The particle swarm optimization (PSO:Particle swarm optimization) is an evolutionary computing technology (Ev
  3. 所属分类:文章/文档

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