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MATLABApplication
- 阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行 了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 在水资源非线性规划和多目标规划时的 应用,并用简单实例证明了这种应用具有良好的通用性、可行性和简便性,可以得到较满意的 优化计算结果。
自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计
- 摘 要:提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.
改进遗传算法－郭涛算法做最优化问题很管用
- 改进遗传算法－郭涛算法做最优化问题很管用,算法的基本思想是 先任意产生n个随机数，然后从n个数里随机选择m个数，再有这m个 数合成一个新数，将这个新数同n个数中间适应值函数值的最差的比较， 如果好的话就取代最差的那个，如果它比最好的还要好的话，则把最好的 也取代。如果比最差的坏，则重新合成一个新数。依次循环下去。 程序的奇妙之处是GA_crossover()函数，产生的新数确实比较好，看看 那位大侠能改进一下，产
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- 阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行 了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 在水资源非线性规划和多目标规划时的 应用,并用简单实例证明了这种应用具有良好的通用性、可行性和简便性,可以得到较满意的 优化计算结果。-Expounded the basic principles of genetic algorithm, the MATLAB Genetic
psoyouhuannyj
- 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP
chejiandiaodu
- 本算法是用标准遗传算法来优化车间调度，具有很好的实时性。-This algorithm is a standard genetic algorithm to optimize shop scheduling with a good real-time.
zhishiku
- 此文提出一种从数据库自动生成知识库的新方法。该方法根据从数据库 到知识库的优化目标函数, 利用基因遗传算法的优化手段, 直接从数据库中生成 性能较优的知识库。文中论述了该方法的原理与具体实现过程。最后, 以故障诊 断知识库的自动生成为例, 给出了应用示例, 表明了该方法的可行性与有效性。-A text knowledge base from the database automatically generated the
thegeneticalgorithm
- 遗传算法的基本运算过程如下: a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。 b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。 c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。 d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以
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 in
npso
- 分析粒子群算法在求解组合优化问题中的运行原理并与遗传算法和 改进的粒子群算法仿真比较． 结果表明 混合优化算法在收敛速度和精度上均有明显的提高-Ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｐ ａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏ ｐ ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ＰＳＯ ｉｎ ｓｏｌｖｉｎ ｇ ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ ｏ ｐ ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｐ ｒｏｂｌｅｍｓ ｗａｓ ａｎａｌ ｙ ｚｅｄ．Ｓｉｍｕｌａ
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