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geneticalgorithm
- 结合离散时间系统最优控制问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入模 拟退火算子,有效地结合了遗传算法隐含并行与模拟退火算法全局寻优的特点 -By embedding simulated annealing operator into genetic algorithm, a hybrid algorithm is put forward, which assimilates advantages ofboth genetic algorithm and simulated
nlj20100106
- nlj寻优算法，对于系统参数辨识有很好的效果！-nlj optimization algorithm for system parameter identification have a good effect!
Ageneticalgorithmwithmatlabprogram
- 简要阐述了遗传算法的基本原理，探讨了在 环境中实现遗传算法各算子的编程方法，并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。-Briefly described the basic principles of genetic algorithms to explore the genetic algorithm in the environment to achieve the operator' s programming, and a simple example shows t
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- 某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒 群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法 的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几 个运算实例和与其它优化算法的比较-Some of the practical problems of optimization goal is
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- 基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法的目标就是找到多峰函数的所有局部优化峰值。在分析微粒群优化 算法中各个参数对微粒运动影响的基础上，对微粒群算法进行改造，让微粒运动从初始位置沿优化函数曲线向优化峰值 方向爬行．直至找到所在区域的局部优化峰值；要想求得尽可能多的局部优化峰值，就要求微粒群中微粒的初始位置分 布具有随机性和遍历性。为此采用混沌序列设置微粒初始位置；为使每一个局部最优值点都可能有微粒群中的微粒经过， 采用变步长的迭代计算；为防止优化函数曲线的某些局部峰附近没有
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- 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点，现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程，多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法， 能有效利用易于获得的先验参数，如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性，使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析，结果表明，对复杂多峰函数，该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索-Mu
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- 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物 种形成的QPSO算法可以尽
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- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
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- 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。-English
MATLAB-programming-methods
- 简要阐述了遗传算法的基本原理 ,探讨了在 MATLAB 环境中实现遗传算法各算子的编程方法 , 并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用-Briefly the basic principles of genetic algorithms to explore the genetic algorithm in MATLAB programming methods for each operator, and a simple example to illustrate the pro
Genetic-algorithm-in-MATLAB
- 探讨了在 MATLAB 环境中实现遗传算法仿真的方法 ,并以一个简单的求函数最值的问 题作为遗传算法的应用实例 ,说明遗传算法的全局寻优性及用 MATLAB 实现仿真的可行性-Explore the genetic algorithm simulation in MATLAB environment, and the value of a simple demand function as genetic algorithm application examples, descr iption
principles-of-evolutionary-algorithm
- 简要阐述了进化算法的基本原理 ,探讨了在 MATLAB 环境中实现遗传算法各算子的编程方法 , 并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。 -Briefly the basic principles of evolutionary algorithm, to explore the genetic algorithm in MATLAB programming methods for each operator, and a simple example to illustrate
GA_TSP
- 旅行商的寻优问题，利用遗传算法更好的优化了，很有意义。-The traveling salesman optimization problem, the use of genetic algorithms better optimization, makes sense.
TSP-MATLAB-CODE
- 用改进遗传算法求解TSP问题,并编制了完整的Matlab程序予以仿真实现.程序中选择算子采用最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,最后分析了最佳个体保存比例对寻优效果的影响. 更多还原-Improved genetic algorithm for TSP, and the preparation of a complete Matlab simulation program to be achieved. Program, select the operator uses the best in
PSO_neutest
- 使用MATLAB软件实现改进的粒子群寻优的算法。-Using MATLAB software improved particle swarm optimization algorithm.
yichuansuanfa
- 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算求得最优个体，即问题的最优解。本程序采用遗传算法可求解微网优化运行。-Genetic Algorithm is an adaptive global by natu
Particle-Swarm-Optimization
- 粒子群算法在仿真生物群体社会活动的基础上,通过模拟群体生物 相互协同寻优能力,从而构造出一种新的智能优化算法。但粒子群算法 本身来源于生物群体现象,其理论基础并不完备。而且由于其属于随机 的近似优化算法,主要应用于连续区域,因此该算法存在早熟收敛和对 离散性的问题难以应用的缺点。因此,对粒子群算法的理论分析、算法 改进及离散性问题的研究具有重要意义的 -The Research of Basic Theory and Improvement on Particle Swa
firework-algoriyhm-
- 烟花爆照搜索算法通过模拟烟花爆炸的炸点随机扩散进制实现，对于解空间内最优解的寻优,推荐几篇好文章！-Firework explosion Search
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
华侨大学XFX函数优化平台2017版
- 该2017版软件集成了竞赛争冠系列算法（含单目标寻优、多峰函数寻优、参数估计（拟合）等）和多种差分向量型式的差分进化算法。可对数学函数进行有或无约束优化、多峰函数优化等工作。其中改进竞赛争冠算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比，颇具竞争力。(The 2017 version of the software integrates the series of race champion algorithm (including single objective optimization