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搜索资源 - fitness function problem matlab
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基于遗传模拟退火算法的聚类算法。将模拟退火算法与遗传算法相结合用于聚类分析，由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。
-Genetic simulated annealing algorithm based on clustering algorithms. Simulated annealing algorithm and genetic algo
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matlab最优化理论的实现，通过plot功能找出函数的极值问题 。-matlab optimization theory realization of function through the plot function to find the extremum problem.
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提出一种改进的遗传算法用于求解机械手运动学逆问题. 该算法采用实数编码, 其交叉概率和变异
概率根据解的适应度函数值自适应调整. 计算机仿真结果显示, 该算法较简单遗传算法(SGA) 求解精度高,
收敛速度快且稳定性能好.-An improved genetic algorithm for solving the inverse problem of manipulator kinematics. The algorithm uses real number encoding, the
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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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TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序 D是距离矩阵，n为种群个数 参数a是中国31个城市的坐标 C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 m为适应值归一化淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大 alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任意小数,取1时关闭保护功能,建议取0.8~1.0之间的值 R为最短路径,Rlength为路径长度- TSP problem (also known as: traveling
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设每位同学自己的学号为n，采用遗传算法求解下面优化问题：
min f(x1,x2)=(4-2.1*x1^2+(x1^4)/3)*x1^2+x1*x2+(-4+4*x2^2)*x2^2+n-20111369
s.t. -3<x1<3 -2<x2<2
函数 为六峰值驼背函数（Six-hump Camel Back Function），要求如下：
（i）mesh()为Matlab中常用的画图函数，请查阅相关书籍或help，掌握mesh用法
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用matlab解决vrp问题,本程序为遗传算法解决基本VRP问题的例程。各供货点距离矩阵及遗传算法参数在VRP.M中给出。以路径长度作为遗传算法的适应度函数，约束函数通过在LEN中增加惩罚因子体现，本程序简便起见将不满足约束的直接加100；-Vrp matlab to solve the problem with the program for the genetic algorithm to solve the basic problem VRP routines. The delivery
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粒子群优化工具箱，采用Matlab编写的PSO程序工具箱-Development Notes for psopt toolbox
Future plans (in no particular order):
* Performance improvement: Automatically check for existence of constraints, skip boundary-checking if unconstrained.
* Performance impro
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用遗传算法实现函数最优化问题，程序源代码，包括适应度函数，选择，交叉，变异等函数文件。-Using genetic algorithm to realize the function optimization problem, the program source code, including the fitness function, selection, crossover, mutation function such as file
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本文件对PID参数kp,ki,kd进行寻优，以ITAE作为指标函数。
PSO 文件中有详细的参数设置和寻优过程
GA寻优与PSO寻优作为对比出现
figure1展示了随着迭代次数的变化，适应度函数的收敛情况
figure2展示了kp,ki,kd的迭代情况
ht 文件是用来画图的
问题解决思路.pdf 简要介绍了粒子群算法寻优的过程(In this document, the PID parameters KP, Ki, KD are optimized, and ITAE is us
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比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
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