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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
采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法
- 采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法
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
yichuan
- matlab用标准遗传算法求f(x)=x2－22x+30函数的最小值，x [0,31]。 包含源码及结果-matlab using standard genetic algorithms f (x) = x2-22x+30 the minimization, x [0,31]. Includes source code and results
SimulatedAnnealing
- 本文介绍了模拟退火算法的原理和求解方法,并将其用于指数曲线的拟合,在Matlab语言环境下实现了该算法,并且与文献中的遗传算法、线性回归相比较。数值模拟结果表明,该算法能更好地实现最优拟合。-This article describes the principle of simulated annealing algorithm and solution methods, and used an exponential curve fitting, the language environmen
ll
- 一个遗传算法的函数优化，求函数的最小值，matlab编写的程序-A genetic algorithm for function optimization, seeking the minimization, matlab program written
minCircle
- 其中包含《用遗传算法求平面点列的最小包容圆》和《平面点列最小覆盖圆的计算方法》两篇计算最小覆盖圆的论文。-Including the 《flat spots with Genetic Algorithm Minimum Contain circle》and 《flat spots round out the calculation of minimum coverage》Calculation of minimum coverage round two papers.
Multi-objective-optimization
- 用遗传算法求解多目标函数的最小值，方便、简单、快速。-More than the minimum value of the objective function using genetic algorithm, convenient, simple, fast.
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
TSP
- 遗传算法解决TSP问题 所谓TSP问题（旅行商问题）即最短路径问题就是在给定的起始点S到终止点T的通路集合中，寻求距离最小的通路，这样的通路成为S点到T点的最短路径。-Genetic algorithm to solve TSP problem called TSP problem (TSP) that the shortest path problem in a given starting point S to the end point T path collection, seeki
renconfiguration
- 含分布式电源的配网重构遗传算法 含基因环路编码 目标为网损最小-distributed generations
Parallel-genetic-algorithm
- 并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合，极大地提升了遗传算法的求解速度和质量。在主从式0细粒度和粗粒度这三类遗传算法并行化模型中，粗粒度模型以其较小的通讯开销和对种群多样化，获得了最广泛的应用。本文概括了基于模式定理和有限状态马尔可夫链的遗传算法理论，总结了前人在粗粒度模型下开展的理论分析和实践应用，并指出并行遗传算法的研究将向异步化，理论化和模型化的方向发展-而有限状态马尔可夫链是构建并行遗传算法可执行模型的有力工具。-Parallel genetic algorit
genetic-algorithms-
- 采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法-Using genetic algorithms to optimize the parameters of least squares support vector machine approach
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
calculate-minimum-
- 遗传算法计算函数最小值，单纬度计算函数最小值-Genetic algorithm to calculate the minimum function, single latitude calculated the minimum function
BP
- BP神经网络与遗传算法联合寻找函数的最小值-BP neural network 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
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究
- 近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS 进行波长选择,优选最小化冗余信息。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5 种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,(Near infrared spectroscopy (NIRS) is an indirect an