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搜索资源列表

  1. 配电网无功优化寻优算法

  2. 利用配电网络具有树状层次结构的特点，提出了一种逐层筛选寻优的配电网无功优化算法。 文中将辐射网逐层分解为随电压线性变化的等值负荷，并推导了等值负荷参数递推计算的方法；对 含电容器、变压器分接头的控制策略空间也进行逐层分解，将每一个子策略映射到一组等值负荷参 数，通过淘汰每一层无功电压负荷参数相似而局部有功网损较大的子策略，有效压缩了策略筛选空 间，实现了自底向上的逐层筛选寻优。通过选取合适的参数，能保证算法在实现快速计算的同时具 备全局寻优能力。另外，该算法优化结果具有确定性，不存在初值选取和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-17
    • 文件大小：206848
    • 提供者：zjk09

  1. 用于全局优化问题的混合免疫进化算法

  2. 为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算法在优化高维函数时的性能.在实验部分,首先使用经典测试函数测试了混合免疫进化算法的性能;然后,分别在不同的评估次数下比较了自适应差分进化、基本免疫算法和混合免疫进化算法,结果表明免疫进化算法在求解精度、稳定性等方面均明显优于前两种算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-28
    • 文件大小：392192
    • 提供者：mianyanglangzi

  1. 基于混合遗传算法的固定货架拣选优化问题研究

  2. 采用一种结合 叩 网络模型的遗传算法 ,解决了自动化立体仓库中固定货架拣选作业路径优化问题。在利用神经网络的快速局部搜索能力的同时,又利用了遗传算法的全局寻优特性,有效地获得全局优化的拣选路径。仿真结果表明,算法能够满足待拣选货位点数目在较大范围内变动的要求。

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2011-03-15
    • 文件大小：354304
    • 提供者：h243173982

  1. 遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用

  2. 将遗传算法应用于服装生产调度中，利用遗传算法的全局优化特点解决并行制造中的流水线平衡问题。并针对男式衬衫的生产工艺进行仿真，结果表明了该算法的有效性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-16
    • 文件大小：90112
    • 提供者：spc405

  1. 遗传算法的原理以及应用

  2. 遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：bbk2011fsy

  1. 人工智能期末报告——浅谈蚁群算法

  2. 蚁群算法作为一种新的启发式优化算法，虽然刚刚问世十几年，却引起相关领域研究者的关注。蚁群算法具有较强的鲁棒性、通用性、快速性、全局优化性、并行搜索等优点。蚁群算法作为群智能的典型实现案例，通过模拟生物寻优能力解决问题，收到学术界的广泛关注。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-07-06
    • 文件大小：22528
    • 提供者：ershu199

  1. 模拟退火算法程序VC环境

  2. 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早由Kirkpatrick等应用于组合优化领域，它是基于Mente-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-27
    • 文件大小：27648
    • 提供者：xqlu2007

  1. 传统的模拟退火算法（简单，有效，通俗易懂）

  2. 传统的模拟退火算法 模拟退火算法是20世纪80年代初期发展起来的一种求解大规模组合优化问题的随机性方法。它以优化问题的求解与物理系统退火过程的相似性为基础，利用Metropolis算法并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火，从而达到求解全局优化问题的目的。 算法详细介绍及代码来源：http://www.cnhup.com

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：283648
    • 提供者：ttataat

  1. 粒子群优化算法 全局及局部 Matlab文件

  2. 现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab基于矩阵计算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现，局部算法的性能要好得多（可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明具体，可以简单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-04
    • 文件大小：150528
    • 提供者：zzblove

  1. 基于改进遗传算法的应用研究.

  2. 遗传算法(Genetic Algorithm , GA) [1,2]是模仿自然界生物遗传进化过程中 “物竞天泽、适者生存”的原理,而开发出的一种全局优化随机搜索算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-23
    • 文件大小：400384
    • 提供者：z504750758

  1. 基于小生境粒子群的多峰函数全局优化算法的研究.pdf

  2. ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。在每个小生境中对粒子的速度位置 进行更新，从而改变小生境的中心和半径，直到满足 迭代次数，从而保持了微粒群的多样性，通过一个经 典函数进行仿真表明，这种把粒子群和小生境结合 起来的算法，能快速有效地找到多峰函数的全局最 优点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-27
    • 文件大小：172032
    • 提供者：zhuifengger

  1. 分布式查询算法

  2. ．半连接 多连接粒子群优化算法 粒子群优化伊SO，Particle Swarm Optimization)算法脚1是一种随机全局优化 算法。与传统的随机算法不同，PSO算法将问题的解抽象为粒子，不是从单个点， 而是从一个粒子群体开始搜索，同时粒子具有。记忆"和“学习"的能力，通过 迭代过程中粒子间的合作与竞争，能使整个粒子群不断向最优区域搜索。研究表 明，PSO算法可以有效地求解组合优化领域的一些典型问题阱枷1。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-12-19
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：zhenzhenmomo

  1. 基于强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化

  2. 为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢，易陷入局部最优的问题，提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法，该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力，即在粒子群算法的基础上引入强引导思想，在搜索初期，对粒子位置的更新加以引导，减少算法随机性以提高搜索效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-23
    • 文件大小：262144
    • 提供者：u010419220

  1. 混沌粒子群优化算法研究

  2. 无功优化算法，为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题 ， 利用混沌优化具有 “ 奇异吸 引子 ” 的特性 ， 在解空间进一步搜索 ， 两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解 。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-04-23
    • 文件大小：366592
    • 提供者：u010419220

  1. 改进小生境粒子群优化算法的电力系统无功优化研究

  2. 粒子群算法是一个非常简单的算法，且能够有效地优化各种函数。从某种程度上说，此算法介于遗传算法和进化规划法之间。此算法非常依赖于随机的过程，这也是和进化规划的相似之处。此算法中朝全局最优和局部最优靠近的调整非常类似于遗传算法中的交叉算子。此算法还使用了适应值的概念，这是所有进化计算方法所共有的特征。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-23
    • 文件大小：491520
    • 提供者：kunchao2010

  1. BP神经网络的数据分类算法matlab源码

  2. 人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力，近年来引起了众多学者的兴趣与参与，已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中，约90％的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别／分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而，由于BP算法是一种梯度下降搜索方法，因而不可避免地存在固有的不足，如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：checkpaper

  1. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现，因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟，仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下：本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况，较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论，总结常见的改进的粒子群优化算法。其

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：checkpaper

  1. 模拟退火算法

  2. 模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用，诸如VLSI、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-06-01
    • 文件大小：8192
    • 提供者：u010917622

  1. Matlab最优算法

  2. 现代优化算法是80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索（tabu search），模拟退火（simulated annealing），遗传算法（genetic algorithms），人工神经网 络（neural networks）。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前，这些算法在理论 和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目 标－求NP-hard 组合优化问题的全局最优解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-02
    • 文件大小：289792
    • 提供者：lxy_1590

  1. 粒子群算法源码及论文

  2. 基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法，vc_pso(粒子群优化算法VC源码) const int NUM=40;//粒子数 const int DIM=30;//维数 const double c1=1.8;//参数 const double c2=1.8;//参数 double xmin=-100.0;//位置下限 double xmax=100.0;//位置上限 double gbestx[DIM];//全局最优位置 double gbestf;//全局最优适应度 struct pa

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-08-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：guoyiqi
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