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遗传退火进化算法（附源码）
- 对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速
非线性整数规划的遗传算法Matlab程序
- 很不错的例子
Gan
- 遗传算法的主程序 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!-The main genetic algorithm binary Gray code, roulette method based on linear ranking selection, uniform crossover and mutation, but also introduces the inversion operation!
基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化
- 摘要：土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten 方程（简称VG方程）是目前运用最广泛的土壤水分特 征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题，然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子 群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比，不但提高 了收敛成功率、降低了迭代次数，而且对参数的取值范围也放宽了；采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻 尼最小二乘法要高，且不需
A_real-time_adaptive_PID_controller_step_motor
- 传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精 确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于 模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优 势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰 动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了 较高调速性能和控制精度。 -Traditional PI
SOLVING-NONLINEAR-OPTIMAL-
- 解非线性优化问题的混合加速遗传算法，给出了 HAGA 算法实施的详细步骤, 建立了HAGA 相应的收敛定理-SOLVING NONLINEAR OPTIMAL PROBLEMS BY HYBRID ACCELERATING GENETIC ALGORITHM
dsaddsafds
- PID控制器的性能取决于其控制参数的组合，针对其参数的整定和优化问题，提出了应用一种改进的粒子群优化算法，该 算法借鉴了遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略。用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算 法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的 优化效果，具有一定的工程应用前景。-Abstract：PID controller’s performance completely depends
genetic-matlab-program-instance
- 三个遗传算法matlab程序实现，采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作-Three genetic algorithm matlab program instance，-Based roulette method of nonlinear ranking selection, uniform crossover, mutation operation, but also the introduction of inversion operation
Research-on-Optimization
- 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
a
- 阵元失效会破坏拖曳线列阵的幅相分布，导致阵列的旁瓣级出现明显升高，严重影响了阵列的性能。阵元失效条件下 的波束形成是一个非线性的最小平方的优化问题，对其直接求解非常困难。针对这一情况，提出了一种基于遗传算法的阵元 失效校准方法。算法的基本思想是将失效阵元的权重强制为零，并使得阵列的实际响应与期望响应在主瓣区域相匹配，同时 对阵列响应的旁瓣级作出限制-Failed elements will des仃oy the amplitude and phase distribution and
GA-Matlab.doc
- 遗传算法解非线性问题，0－1整数规划，附图表，实例-Genetic Algorithm for Nonlinear 0-1 integer programming problems, drawing tables, examples
feixianxingnihe
- 在matlab软件中编程实现基于遗传算法优化BP神经网络非线性系统拟合算法-In the matlab software programming based on genetic algorithm to optimize the BP neural network nonlinear system fitting method
chapter3
- 遗传算法、粒子群算法优化BP神经网络-非线性函数拟合-Genetic algorithm and particle swarm optimization for BP neural network nonlinear function fitting
chapter4
- 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值寻优-Neural network genetic algorithm function extremum optimization nonlinear function extremum optimization
pengnen_v73
- 遗传算法无功优化，完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Genetic algorithm based reactive power optimization, Complete class-based image processing, contains all of the source code, auto image, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equat
最优化方法-施光燕
- 内容包括优化模型、线性规划、约束和无约束非线性规划、多目标规划、离散型优化问题以及遗传算法，涵盖了工程技术人员所需要的最基本的优化方法。此外，还以附录的方式介绍了线性规划和整数规划应用案例。