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搜索资源 - mutation in matlab
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 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
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一种快速简单的遗传算法程序，基于Matlab7,加入特殊的交叉算子和变异算子，使算法更快。,SpeedyGA is a vectorized implementation of a genetic algorithm in the Matlab programming language.SpeedyGA has been created and tested under Matlab 7 (R14). Added mutation and crossover mask pregeneration
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fga.m 为遗传算法的主程序 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-fga.m the main program for the genetic algorithm using binary Gray encoding, roulette wheel based on the law of non-linear ranking selection, uniform crossover and mutation operation
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遗传算法程序说明: fga.m 为遗传算法的主程序 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!-Descr iption of the procedures for genetic algorithms: fga.m main program for the genetic algorithm using binary Gray encoding, roulette wheel based on the law of non-line
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多目标货物配装问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP难问题，本文用混合粒子群算法求解多目标货物配装问题。混合粒子群算法在基本粒子群算法的基础上，通过引进遗传算法中的交叉和变异的策略，避免了陷入局部最优，加快了达到全局最优的收敛速度。此外，本文提出用权重系数来平衡各目标使各目标都能达到相对较优的效果。-Multi-objective loading of goods is a complicated combinatorial optimization problems are NP hard p
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3D Space Coordinate Transformations
This folder contains 3 files (m-functions) :
- t2x.m Transformation Matrix to Generalized Position Vector.
- x2t.m Generalized Position Vector to Transformation Matrix.
- m2m.m Mass/Inertia Tensor
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mutation operation in genetic algorithms
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基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫
优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa-
reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利
用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标
测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
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This an implementation of Particle Swarm Optimization algorithm using
the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox, with some additional
options specific to PSO. Allows code-reusability when trying different
population-based optimization al
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一种求解Job-Shop调度问题的
混合自适应变异粒子群算法
-Solving Job-Shop scheduling problem by hybrid particle swarm optimization with adaptive mutation
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包括遗传算法的各种运算（交叉，变异）的实例源程序代码-Various operations, including genetic algorithms (crossover and mutation) of the instance of the source code
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距离保护算法仿真主程序
采用故障突变量启动算法和故障突变量选相算法；
根据故障突变量选相结果确定阻抗元件计算或测距元件计算相别- Distance Protection with Fault Simulation main break variable amount of start algorithm and fault phase selection algorithm mutation mutations in the amount of fault phase se
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遗传算法车间调度,车间作业调度问题遗传算法
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输入参数列表
M 遗传进化迭代次数
N 种群规模(取偶数)
Pm 变异概率
T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间
P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目
输出参数列表
Zp 最优的Makespan值
Y1p 最优方案
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1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数
2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。
3．测试数据
输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值
-1.
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光伏电池阵列输出功率受光照强度和温度变化的影响，因此最大功率点跟踪（MPPT）技术广泛应用于光伏系统中。在所有最大功率点(MPP)控制策略中，扰动观察（P&O）MPPT算法因易实现被广泛应用，然而它的缺点是在稳定工作状态下工作点通过MPP 时会导致能量振荡损耗，并且在光照强度或温度发生突变时表现较差的动态响应。在本文中，提出一种改进型变步长扰动观察MPPT 算法，此方法依据工作点动态调整步长变化，与传统固定步长方法比较，本文提出的方法能有效地提高MPPT 速度和转换效率，通过仿真和实验结果分析，
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遗传算法（Genetic Algorithm）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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
-In artificial intellig
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旅行商问题(TSP)是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法。旅行商问题(TSP)的蚁群算法实现算法。在MATLAB中用遗传算法施行对TSP问题进行了求解，进行了选择、交叉和变异算子进行了算法设计。MATLAB源代码。-Traveling Salesman Problem (TSP) is a typical NP-complete problem, genetic algorithm for solving NP-complete problems, a common m
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binary genetic algorithm implementation in matlab, including Selection, Crossover, Mutation and other methods of generic alghorithm
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根据混合粒子群算法原理，在MATLAB中编程实现基于粒子群算法的TSP搜索算法，给出了适应度函数，粒子初始化，交叉操作，变异操作，最后给出了仿真结果。有图可以看出，混合粒子群算法能够较快找到连接各个城市的最优路径，谢谢，希望能够给大家带来帮助。-According to the principle of hybrid particle swarm algorithm, programmed in MATLAB Based on Particle Swarm TSP search algorith
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免疫算法求解配送中心选址问题，配送中心向需求点配送货物是供应链中的重要部分.本文以成本最低为目标函数,把距离上限加入到惩罚机制,并根据抗体和抗原之间的亲和力设计自适应交叉和变异概率,把自适应的免疫算法应用到配送中心模型中进行求解,最后通过仿真实验对比验证了算法用在配送中心选址上有较好的效果.(Immune Algorithm is used to solve the location problem of Distribution Center, which is an important pa
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