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搜索资源 - swarm optimization
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工程优化的一种新型pso算法。 A hybrid particle swarm optimization algorithm for the vehicle routing problem.pdf
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自适应多目标优化粒子群算法源程序,这是一个C语言编制的源程序,很实用.,Adaptive multi-objective particle swarm optimization algorithm source code, which is a C language source program, it is practical.
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微粒群(PSO)优化算法进行图像匹配程序，MATLAB版。-Particle swarm optimization (PSO) algorithm for optimized image matching program, MATLAB version.
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基于混合优化算法的车辆路径问题研究 matlab开发环境-matlab VPR Particle Swarm Optimization,PSO
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在MATLAB中用粒子群算法解决TSP问题。-use the particle swarm optimization(PSO) to solve the TSP problem。
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基本粒子群优化算法
遗传算法，基于聚类，梯度，最小二乘法的RBF网络程序等5个代码-Elementary particle swarm optimization algorithm genetic algorithm, based on clustering, gradient, least-squares method of RBF network program such as 5 code
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是属于人工蜜蜂群优化算法的源代码，有助于自此基础上进行编写，和更好理解人工群优化算法-Are artificial bee swarm optimization algorithm source code, written on the basis of help since then, and better understanding of artificial swarm optimization
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一种基于混合策略的改进粒子群优化算法，包括执行程序hpso.m和参数设定hPSOoptions.m两个源文件。代码清晰，易于改进实现。结果显示有效的提高了SPSO的性能-A hybrid strategy based on improved particle swarm optimization algorithm, including the implementation of procedures and parameters set hpso.m two hPSOoptions.m sou
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标准微粒群算法，采用matlab编程实例。-Standard particle swarm optimization using matlab programming examples.
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粒子群优化算法 二进制粒子群优化算法 c语言实现-Binary particle swarm optimization particle swarm optimization algorithm c language
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一种计算全局拥挤距离多目标优化粒子群算法源程序,这是一个C语言编制的源程序,很实用.-A calculation of the overall crowding distance of multi-objective particle swarm optimization algorithm source code, which is a C language source program, it is practical.
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自编的多目标粒子群优化算法，可以运行哦。-Written and directed the multi-objective particle swarm optimization, you can run, oh.
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基于粒子群优化与灰色系统理论的多目标优化程序，很好用-Based on Particle Swarm Optimization and gray system theory of multi-objective optimization process, a very good use
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多阈值图像分类的粒子群优化算法，采用自然方法来提高优化速度和计算量-Multi-threshold image classification of the particle swarm optimization algorithm, using natural methods to improve the optimization speed and computation
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粒子群的优化算法，不仅可以方便地解决无约束优化问题，也可以方便的解决有约束的非线性优化问题。-Particle Swarm Optimization algorithm, not only can easily solve the unconstrained optimization problem can also be convenient to solve constrained nonlinear optimization problem.
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A novel particle swarm optimization approach for product design and manufacturing
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粒子群算法在离散问题中的应用。这里主要是在TSP问题中的应用。-Discrete Particle Swarm Optimization Problems. Here the main problem in the application of TSP.
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Data clustering using particle swarm optimization Data clustering using particle swarm optimization
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微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运
动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它
的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起
了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领
域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是
理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。
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粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
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