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搜索资源列表

  1. 遗传算法基本原理及应用

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：dongluyang

  1. 退火算法退火算法退火算法退火算法退火算法

  2. 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-28
    • 文件大小：38912
    • 提供者：sunningPig

  1. 遗传算法在数据挖掘中的应用

  2. 论文介绍一种利用遗传算法的演化计算机编程的方法来自动建立一种动态非线性数学模型进行数据挖掘，并 进行社会经济趋势预测和回归曲线拟舍，改变过去那种只使用拟舍粗糙、预测结果准确度差的传统预测模型进行曲线拟 合和趋势预测的分析方法。在数据实验中，使用遗传算法演化计算机编程的方法自动生成的演化模型对一些真实的历史 资料进行了曲线拟合和发展趋势预测以及对前馈、后馈误差进行了深入分析。结果表明，使用该方法建立的演化模型要 比传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种固定传统数学模型所预测的数据准确度高很多，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-22
    • 文件大小：248832
    • 提供者：ximalaya1985

  1. 基本遗传算法及应用举例

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-04-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：coolsunlu

  1. 用蚁群优化算法求解中国旅行商问题

  2. 中国旅行商问题是一个组合优化问题是一个NP 问题本文提出用蚁群优化算法去解决同时提出了两种改进的方法其中Ant-F 能够增强系统的搜索能力使系统避免早熟具有正负反馈的功能仿真简单容易理解而ACS+是在Ant Colony System ACS 的基础上改进而成它使系统在演化的后期能够通过适当增大系统区分信息素对比强度的方法尽快找到最优的解和其它的几种蚁群优化算法遗传算法和模拟退火算法相比较实验表明ACS+是本文提及的几种算法中最优的一种它能加快系统收敛的速度找到问题的最优值。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-06
    • 文件大小：69632
    • 提供者：jxlvenus

  1. 改进的遗传算法求解TSP问题

  2. (用caj view打开） 本文由三个部分组成，第一部分是对研究背景的介绍，给出了最优化问题的描述，概括了求解最优化问题的数学方法和演化计算方法。第二部分是对遗传算法的研究:对传统的遗传算法进行了简要的分析，介绍了一些改进的遗传算法，在此基础上，提出了一种基于相似性的遗传算法。第三部分是遗传算法的应用实践:将所设计的算法应用到代表性的旅行商问题和车间调度问题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lujian1989

  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. 群粒子优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法介绍

  2. 本课件详细介绍了群粒子优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的来源，基本模型，算法演化过程及其应用领域。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-08
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：wangwei10987

  1. 粒子群优化算法(PSO)介绍

  2. 粒子群优化算法(PSO)最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-08
    • 文件大小：262144
    • 提供者：wangwei10987

  1. 乘法器的演化生成vc++

  2. 本程序，使用演化硬件算法实现了一个两位乘以两位的乘法器，平均演化代数为1500代左右

  3. 所属分类：硬件开发

  1. 模拟退火算法

  2. 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-05-03
    • 文件大小：5120
    • 提供者：lumanamn

  1. 演化程序——遗传算法和数据编码的结合

  2. 演化程序——遗传算法和数据编码的结合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-05-04
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：redline2005

  1. 遗传算法10本之4：演化程序：遗传算法和数据编码的结合

  2. 遗传算法10本之4：演化程序：遗传算法和数据编码的结合 遗传算法10本之4：演化程序：遗传算法和数据编码的结合

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-16
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：ym424424

  1. 微粒群算法（C语言实现）

  2. 微粒群算法，又称粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟 本资源利用C语言实现算法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-08-26
    • 文件大小：54272
    • 提供者：bao0401

  1. 遗传算法和数据编码的结合

  2. 遗传算法的概念，数学原理及方法步骤；遗传算法和数据编码联系起来所构成的演化程序及演化程序面向一些实际问题的应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-14
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：wqing1027

  1. 基于改进概率神经网络的纹理图像识别

  2. 一种将差异演化算法和概率神经网络结合的算法，并应用于纹理图像识别，识别正确率较高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：585728
    • 提供者：green8282

  1. 改进的量子进化算法

  2. 量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物。目前，这一领域的研究主要集中在两类模型上：一类是基于量子多宇宙特征的多宇宙量子衍生遗传算法(Quantum Inspired Genetic Algorithm)，另一类是基于量子比特和量子态登加特性的遗传量子算法(Genetic Quantum Algorithm,GQA)。前者的贡献在于将量子多宇宙的概念引入遗传算法，利用多个宇宙的并行搜索，增大搜索范围，利用宇宙之间的联合交叉，实现信息的交流，从而整体上提高了算法的搜索效率。但算法中的多宇宙是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-08
    • 文件大小：2048
    • 提供者：tonggong0412

  1. 遗传算法主要是遗传算法一些基本内容还有例题

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-11
    • 文件大小：48128
    • 提供者：qiwanzhi100

  1. 遗传算法10本

  2. 非数值并行算法：遗传算法 计算智能中的仿生学：理论与算法 进化算法 演化程序——遗传算法和数据编码的结合 遗传算法的数学基础 遗传算法及其应用遗传算法——理论、应用与软件实现 遗传算法与工程设计 遗传算法原理及应用 用于最优化的计算智能 最优设计中的新计算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-17
    • 文件大小：57671680
    • 提供者：zhiweihappy

  1. 多目标差分演化算法研究综述.pdf

  2. 将混沌融入到传统粒子群提出了混沌粒子群算法。该方法利用了混沌运动的遍历性、随机性以及对初 值的敏感性等特性，根据早熟判断机制，在基本粒子群算法陷入早熟时，进行群体的混沌搜索．数值仿真结果表明该 方法能跳出局部最优，进一步提高了计算精度和收敛速度，以及全局寻优能力。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-22
    • 文件大小：669696
    • 提供者：liunengwu
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