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  1. 遗传算法中初始种群产生函数

  2. 对于遗传算法中的初始种群的产生过程进行了详尽的解释，对于大家对遗传算法的理解十分有用！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：jxzhanghu

  1. 遗传算法求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点的MATLAB程序

  2. 用遗传算法求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点：简单的单点交叉、基本位变异、赌轮盘选择、随机产生初始种群中的个体，求的最好解是24.689。注：本算法基于matlab7.0，是我自己编写的，每个步骤都有详细的说明。适用于遗传算法初学者。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-27
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：xujinpeng99

  1. 遗传算法基本概念机应用

  2. 基本遗传算法 　　步1 在搜索空间U上定义一个适应度函数f(x)，给定种群规模N，交叉率Pc和变异率Pm，代数T； 　 步2 随机产生U中的N个个体s1, s2, …, sN，组成初始种群S={s1, s2, …, sN}，置代数计数器t=1； 　 步3 计算S中每个个体的适应度f() ； 　　步4 若终止条件满足，则取S中适应度最大的个体作为所求结果，算法结束

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yyl798310473

  1. 粒子群优化算法源码下载

  2. 求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域，但是对于不同的最优化问题，遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子，甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以，寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解，已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等，但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质，同时又能以较大的概率收敛于全局最优解，所以用进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：86byte
    • 提供者：checkpaper

  1. 遗传算法与粒子群算法的实现

  2. 本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。 本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括： 1. 输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。 2. 输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-04
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u011188353

  1. NSGA-III代码

  2. 测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-12
    • 文件大小：14.54kb
    • 提供者：dangwanma6489

  1. 短期负荷预测

  2. 为了克服BP的这些缺陷，本人对算法做了一些改进确定连接权修正值的计算过程，实际上是优化计算的梯度下降法。当能量公式对应的误差曲面为窄长型时，这种算法在谷的两壁跳来跳去，影响了网络的收敛速度，对算法最普通的改进方法是增加附加动量项。利用附加动量项可以起到平滑梯度方向的剧烈变化，增加算法的稳定性。在具体计算中，学习率η越大，学习速度会越快，但过大时会引起震荡效应；而动量因子α取得过大可能导致发散，过小则收敛速度过慢。并为了解决BP易于陷于极小值现象，用人工遗传算法来优化BP网络的初始权值。遗传算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-23
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：lzm1059

  1. 粒子群算法PSO入门代码火经典案例求Ackley函数附-PSO.zip

  2. 粒子群算法PSO入门代码火经典案例求Ackley函数附-PSO.zip 本帖最后由 当当的花生 于 2016-7-30 20:09 编辑 回帖获得更多 粒子群算法 遗传算法前面有人讲了，我来讲讲PSO。 1）先看看百度百科解释： 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法。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

  3. 所属分类：其它

  1. 基于交互式遗传算法的采煤机造型设计

  2. 针对现代采煤机的数控操作需求、品牌建设、造型设计与操作人员的安全保障要求不断提升的现状,分析了采煤机人机形态设计的特点、现状和存在的不足,以及遗传算法的原理和应用范围。在探讨了人机交互的特性、算法建立的基础上,提出了将遗传算法应用于产品人机形态设计中的基因编码、初始种群的产生、适应度函数的构造和种群选择等运算方法。最后以采煤机的设计为例,阐明了交互式遗传算法在产品人机形态方面的设计应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：241kb
    • 提供者：weixin_38748382

  1. 遗传算法中初始种群产生函数

  2. 对于遗传算法中的初始种群的产生过程进行了详尽的解释，对于大家对遗传算法的理解十分有用！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-16
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：shikelangNo1

  1. 遗传算法中初始种群产生函数

  2. 对于遗传算法中的初始种群的产生过程进行了详尽的解释，对于大家对遗传算法的理解十分有用！ 对于遗传算法中的初始种群的产生过程进行了详尽的解释，对于大家对遗传算法的理解十分有用！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：bjzbits

  1. 用MATLAB实现遗传算法程序

  2. 遗传算法的基本步骤如下： 1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群； 2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量，并求得个体的适应值； 3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池； 4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作，并形成新一代的种群； 5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。 用MATLAB 编写了遗传算法程序，并给出完 整代码，程序在matlabR2009中调试通过。最后，通过 一个实例说明其在函数优化中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：netpbc

  1. Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法

  2. 针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题，借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法，提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法。首先，通过Tent混沌序列初始化种群，增加种群多样性；然后对当前最优解增加扰动产生新解，并与当前最优解按比例杂交相加，根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解，最终获得最优解。分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能。其中，6个复杂基准函数寻优测试结果表明，对于10维基准函数，该算法经过约0.25秒

  3. 所属分类：其它