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PSO11
- pso粒子群算法的matlab程序.实现了第一个函数的优化.其他函数类似.比较简单明了-PSO PSO algorithm Matlab procedures. The first realization of a function optimization. Other similar function . relatively simple to understand
IPSO-based_ANN_with_SA
- 一种基于神经网络与模拟退火算法的改进粒子群优化算法，是英文-Based on neural network and simulated annealing algorithm to improve particle swarm optimization algorithm, is in English
LS-SVM_Based_on_PSO
- 基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法，是英文-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm and Simulated Annealing of least squares support vector machine parameters of self-selection method, is in English
GODLIKE
- 遗传算法与模拟退火,粒子群算法的结合与比较实验.稍微修改就可以学习应用-Genetic algorithms and simulated annealing, particle swarm optimization algorithm and comparison with experiment. A slight modification can learn the application of
SAPSO
- 模拟退火-粒子群算法，该程序将模拟退火算法和粒子群算法相结合，对优化参数有很好的效果-Simulated annealing- particle swarm optimization, the program will be simulated annealing algorithm and particle swarm optimization by combining optimization parameters have a g
psoandimprovedpso
- 基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序，包括：用基本粒子群算法求解无约束优化问题，用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题，用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，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，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，用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题，用二阶振荡粒子群优化算法
SimuAPSO
- 模拟退火发与粒子群算法的结合，程序可用，收敛的很快-Simulated Annealing and Particle Swarm made the combination of procedures available, fast convergence
SimuAPSO1
- 模拟退火粒子群算法，简单实用，非常好的程序-Simulated annealing particle swarm algorithm, simple, practical, very good program
NP
- 基于模拟退火的粒子群算法，基于自然选择的粒子群算法，基于杂交的粒子群算法-Based on simulated annealing particle swarm algorithm, based on natural selection, particle swarm optimization, particle swarm optimization based on hybrid
modern_youhua
- 现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的） 分为三个部分 Part 1 概论 Part 2 模拟退火算法 Part 3 遗传算法 现在常用的优化算法 禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Pa
334
- 植基於退火粒子群最佳化演算法之奇異質分解於 二維濾波器之設計-Annealed particle swarm optimiza- tion, APSO
TSP-based-on-improved-pso
- 基于对粒子群优化算法原理的分析，实现了一种基于TSP的改进的粒子群优化算法：求解TSP的混合粒子群算法，结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想来解决TSP问题。-Particle swarm optimization based on the principle of the analysis, implemented based on TSP, improved particle swarm optimization algori
粒子群算法源代码
- 改进的粒子群算法，与遗传算法，神经网络，模拟退火等算法相结合(An improved particle swarm optimization algorithm combined with genetic algorithm, neural network, simulated annealing algorithm and so on)
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization o
SimuAPSO
- 模拟退火粒子群优化算法的matlab源程序 ，可直接调用(Simulated annealing particle swarm optimization algorithm matlab source, can be directly called)
粒子群
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉
粒子群、模拟退火算法
- 粒子群、模拟退火算法实例，对学习了解有用(Particle swarm, simulated annealing algorithm examples, useful for learning)
PSO(粒子群)-SA（模拟退火）
- 粒子群算法-模拟退火算法,关于matlab的算法说明(Particle swarm optimization-simulated annealing algorithm)
粒子群算法原理及各种改进的PSO的matlab源码
- 各类改进粒子群算法，模拟退火，混合，随即权重，粒子群算法(All kinds of improved particle swarm optimization, simulated annealing, hybrid, random weight, particle swarm optimization)
基于混沌自适应粒子群优化的matlab程序
- 文件包括带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，自适应权重法，随机权重法，变学习因子的粒子群算法，异步变化的学习因子，二阶粒子群算法，二阶振荡粒子群算法，混沌粒子群算法，混合粒子群算法，杂交粒子群算法，模拟退火算法(Documents including particle swarm algorithm with compression factor, weighting the improved particle swarm a