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进化算法(云庆夏版本)
进化算法包括遗传算法、进化程序设计、进化规划和进化策略等等,进化算法的基本框架还是简单遗传算法所描述的框架,但在进化的方式上有较大的差异,选择、交叉、变异、种群控制等有很多变化
所属分类:
其它
发布日期:2009-05-21
文件大小:2mb
提供者:
wanghongwh001
BP 算法的程序实现与改进
文章介绍了神经网络中应用广泛的BP算法及其学习过程,并在此基础上用Delphi 实现了程序。同时,本文还总结了几种改进的BP算法
所属分类:
其它
发布日期:2009-05-27
文件大小:189kb
提供者:
timeme
一本遗传算法很实用的书《遗传算法原理及应用》
第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z.1 基乍遗传算法描述 2.2 基本遗传算法的实现 2.3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3. 8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子
所属分类:
其它
发布日期:2009-06-11
文件大小:2mb
提供者:
L_squirrel
进化算法;进化算法进化算法
主要包含:遗传算法,遗传规划,进化策略,进化规划。
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-29
文件大小:3mb
提供者:
ggm1029
遗传算法及其MATLAB实现
主要内容: 遗传算法简介 遗传算法的MATLAB实现 应用举例 在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用 传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难 解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“ 进化算法(evolutionary algorithm)”的随机优化技术在解这 类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前,进化 算法主要包括三个研究领域:遗传算法、进化规划和进化 策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较 成熟、广为人知的算法
所属分类:
其它
发布日期:2010-03-20
文件大小:179kb
提供者:
angel59218
采用进化规划和最大熵的目标图像分割算法
图像分割是图像处理和计算机视觉中关键技术之一。在分析最大熵法和进化规划 算法(EP) 基础上,提出一种自动阈值选取的图像分割算法。该算法以图像的最大熵作为适应度 值,将图像分割问题看作一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索 一个最佳阈值用于图像分割。仿真结果表明,本方法很好地解决了最大熵法计算量大的缺点,速度 快且分割效果好。
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-22
文件大小:462kb
提供者:
xiaozhangxiaozhangxi
采用进化规划和最大熵的目标图像分割算法
图像分割是图像处理和计算机视觉中关键技术之一。在分析最大熵法和进化规划 算法(EP) 基础上,提出一种自动阈值选取的图像分割算法。该算法以图像的最大熵作为适应度 值,将图像分割问题看作一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索 一个最佳阈值用于图像分割。仿真结果表明,本方法很好地解决了最大熵法计算量大的缺点,速度 快且分割效果好。
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-22
文件大小:462kb
提供者:
zhangxiaozhangxiao
遗传算法原理及应用.rar
第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z.1 基乍遗传算法描述 2.2 基本遗传算法的实现 2.3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3.8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子 4
所属分类:
其它
发布日期:2010-07-30
文件大小:4mb
提供者:
ainiaa
基于稀疏A*航迹规划算法
稀疏A*算法搜索航迹,:(1)航迹规划建模;(2)飞行器离 线航迹规划;(3)飞行器在线航迹规划;(4)基于进化计算的航迹规划方法;(5)飞行器多航迹规划;(6)多飞行器的协调航迹规划。
所属分类:
其它
发布日期:2010-09-07
文件大小:3mb
提供者:
AaronWen_1110
关于进化计算的一些问题
进化计算是基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传变异理论所形成的一种基因和种群层次上模拟自然界生物进化过程与机制的问题求解技术。它主要包括遗传算法、进化策略、进化规划和遗传规划四大分支。其中,遗传算法是进化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟进化优化算法。
所属分类:
其它
发布日期:2010-12-12
文件大小:29kb
提供者:
xpxp_123
基于多子群竞争进化规划算法的光纤光栅设计方法
基于多子群竞争进化规划算法的光纤光栅设计方法,黄桂岭,赵启大,本文从光栅传输矩阵分析法出发,提出了一种基于多子群竞争进化规划算法的光纤光栅设计方法,并采用该方法分别设计了用于滤波的均�
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-05
文件大小:295kb
提供者:
weixin_38696336
基于随机微分方程模型的进化规划动态寻优机理分析
基于随机微分方程模型的进化规划动态寻优机理分析,陶永晋,石立宝,进化规划算法作为演化算法的一个分支,应用日益广泛,然而其收敛性却一直缺乏理论上的支持。本文从离线性能和在线性能两个指标出
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-11
文件大小:232kb
提供者:
weixin_38567956
电力系统最优潮流的分布式并行进化规划实现框架设计
电力系统最优潮流的分布式并行进化规划实现框架设计,陶永晋,石立宝,进化规划算法作为演化算法的一个分支,已成功应用于求解复杂的优化问题,近年来被广泛应用于工程计算领域。本文针对电力系统的最
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-11
文件大小:363kb
提供者:
weixin_38697579
协同进化遗传算法.zip
协同进化遗传算法源程序 孙晓燕 基本程序协同进化遗传算法理论及应用》在详细阐述协同进化遗传算法原理与核心技术的同时,还给出其在多峰多目标复杂数值函数优化、多机器人协调路径规划、神经网络结构与连接权值同时优化,以及群体决策中的具体应用,并给出详细的算法对比结果。为便于应用《协同进化遗传算法理论及应用》阐述的算法,书后附有部分协同进化遗传算法源程序。协同进化遗传算法是解决复杂的实际优化问题的智能计算方法,近年来已在许多领域得到成功的应用,是智能优化与决策领域的热点研究方向之一
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-09-03
文件大小:4kb
提供者:
weixin_43416042
协同进化遗传算法.zip
协同进化遗传算法源程序 孙晓燕 基本程序协同进化遗传算法理论及应用》在详细阐述协同进化遗传算法原理与核心技术的同时,还给出其在多峰多目标复杂数值函数优化、多机器人协调路径规划、神经网络结构与连接权值同时优化,以及群体决策中的具体应用,并给出详细的算法对比结果。为便于应用《协同进化遗传算法理论及应用》阐述的算法,书后附有部分协同进化遗传算法源程序。协同进化遗传算法是解决复杂的实际优化问题的智能计算方法,近年来已在许多领域得到成功的应用,是智能优化与决策领域的热点研究方向之一
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-08-18
文件大小:7kb
提供者:
weixin_42859280
进化规划算法.pptx
介绍人工智能启发式搜索算法 3-6 页为算法简介及基本思想 8-13页为传统进化规划算法介绍 14页转折进入启发式进化规划算法 16-23为两个案例比较传统与启发式之间的区别 25-26 总结 一共27页
所属分类:
讲义
发布日期:2020-12-09
文件大小:707kb
提供者:
weixin_43275631
基于增量式拟进化规划算法的TE模式切换最小时间动态优化
基于增量式拟进化规划算法的TE模式切换最小时间动态优化
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38526751
基于Lebesgue搜索空间测度的进化规划运行时间分析
对于离散优化中的演化算法的运行时分析,已有许多研究,但是,在连续优化中,例如进化规划(EP),已经获得了相对较少的同源结果。 本文使用吸收马尔可夫过程模型,对基于高斯和柯西突变的两种EP算法的运行时间(以平均首次命中时间进行估算)进行了分析。 给定一个恒定的变化,我们分别分析了特殊高斯突变EP和柯西突变EP的运行时间上限。 我们的分析表明,上限受个体数,问题维数,搜索范围和最佳邻域的Lebesgue度量的影响。 此外,我们提供了条件,使所考虑的EP的平均运行时间不超过n的多项式。 条件是最优邻域
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:539kb
提供者:
weixin_38646645
Lévy变异进化规划算法的计算时间分析
Lévy变异进化规划算法的计算时间分析
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-21
文件大小:240kb
提供者:
weixin_38688550
一种求解同等并行机调度的混合量子衍生进化规划算法
针对带顺序相关建立时间的同等并行机调度问题的求解, 提出一种新的混合量子衍生进化规划算法. 该算 法通过定义新的量子个体来表示调度问题中的工件排序, 并定义了针对调度问题的量子旋转角, 使个体向更好的解 靠近. 同时, 针对并行机问题本身, 改进了个体的编码方式和新的变异方法. 为了验证算法的有效性和收敛性, 采用不 同规模的算例进行仿真实验. 结果表明, 即使在小种群情况下, 算法所得解均优于基本进化规划求得的解.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:408kb
提供者:
weixin_38723559
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