搜索资源列表
depso
- 基于差分进化的粒子群优化算法，（全局最优粒子群优化算法）-Based on differential evolution particle swarm optimization, (global optimization PSO)
pso_bc
- 基于细菌趋化的粒子群优化算法MATLAB源程序。-Bacterial chemotaxis based on particle swarm optimization MATLAB source code.
hybrid_PSO
- 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
qpso
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。- In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for n
BREEDSO
- 源码基于杂交的粒子群算法求解无约束优化问题，主要是各粒子的位置和速度.-Source code based on hybrid particle swarm algorithm for solving unconstrained optimization problems, mainly the particle position and velocity.
pso
- 粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。此文件提供了基本粒子群算法、带压缩因子的粒子群算法、二阶粒子群算法、二阶振荡粒子群算法、权重改进的粒子群算法、混沌粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟退火的粒子群算法的MATLAB源代码。-PSO is an evolutionary optimization technique, derived from the behavior of the birds of prey, is based on iter
swarm_optimization-Solve-the-TSP-problem
- 一个基于粒子群优化算法源码,（PSO）的50个城市TSP问题的求解，可推广至类似NP.-A source code based on particle swarm optimization, (PSO) of the 50 cities TSP problem solving, can be extended to similar NP.
pso
- 基于matlab的粒子群优化算法,可以解决多目标优化问题-PSO algorithm based on matlab,it can do the optimization problem
lbest_pso
- 基于环形的领域最优粒子群优化算法，MATLAB源程序-Based on the best areas of the ring particle swarm optimization algorithm, MATLAB source code
PSO
- 基于matlab编写的的粒子群优化算法源码，主要用于解决优化问题~-Particle swarm optimization based algorithm matlab source code
graypso
- 基于灰色理论的粒子群优化算法，在matlab7上进行了试用-Based on Grey Theory PSO, a trial on the matlab7
liziqun
- 分析了软件测试中测试用例自动生成技术的发展现状和粒子群优化算法的基本原理及实现步骤,并详细研究了几种重要的改进的粒子群优化算法。在此基础上,改进了基本粒子群优化算法,提出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成系统框架,并给出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法。 最后,采用matlab语言编程实现了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法,用具体实例对其进行了实验,并对结果数据进行了分析。 本文提出的基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生
code-of-PSO
- 基于matlab的粒子群优化算法，并且包含几种典型的测试函数-A Matlab optimization algorithm based on particle swarm, and contains several typical test functions.
liziqun
- 基于matlab的粒子群优化算法，可解一次无约束一次方程-Particle swarm optimization algorithm
基于粒子群算法的PID控制器优化设计
- matlab智能算法，基于粒子群算法的PID控制器优化设计(Matlab intelligent algorithm, particle swarm optimization based PID controller optimization design)
基于罚函数的粒子群算法
- 基于罚函数法的粒子群算法，处理优化调度问题(Particle swarm optimization based on penalty function method to deal with optimal scheduling problem)
基于alopex的粒子群算法
- 该算法通过基于Alopex的粒子群优化算法，结合神经网络计算，恰当地对所给数据进行聚类并进行拟合，从何达到了很好的分类和优化效果(Based on the Alopex particle swarm optimization algorithm and neural network calculation, the algorithm can properly cluster and fit the data, which can achieve a good classification an
13种PSO算法以及课件
- 各算法对应的问题如下： PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题 YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题 LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
基于粒子群优化算法的特征选择SVM分类
- 针对“BreastCancer”数据集，作为对比，第一次对特征集直接进行SVM分类，第二次使用粒子群算法进行特征选择后再进行SVM分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(For "BreastCancer" data set, as a comparison, the first time the feature set is directly classified by SVM, and the second time the feature set is selected
改进的快速粒子群优化算法
- MATLAB基于改进快速粒子群优化算法,有利于快速优化数值计算