说明:差分进化基本算法的matlabA实现。程序在matlab 7.0调试。
差分进化算法 差分进化-matlab 差分进化 defferential 差分进化MATLAB
说明:应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart(1995);连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑(李维斯,1983;雷诺兹,1987;赫普纳&;Grenander,1990)。粒子群优化算法的研究算法在...
matlab 算法 应用 优化 粒子
说明:以优化SVR算法的参数c和g为例,对DE(差分进化)算法MATLAB源码进行了详细中文注解。
优化SVR算法 优化 SVR算法 DE 差分进化
说明:对多目标优化算法NSGA-II算法的改进,该算法进化代数少,但是获得的最终效果特别好!
NSGA nsga-改进 NSGA-II改进算法 改进多目标 改进的NSGA-II
说明:蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性...
matlab 算法 ACO 蚁群
说明:应用背景粒子群优化算法是一种计算方法,通过对一个给定的质量问题进行优化和求解,并对一个给定的质量问题进行了改进;关键技术粒子群优化算法参数的选择对优化性能有很大的影响。选择粒子群优化的参数,产生良好的性能,因此一直是很多研究的主题
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说明:多目标差分进化算法(nsde)将非支配排序思想及精英策略与差分进化算法的差分进化机制相融合,经实测,在解决同一问题时,能够比nsga-2算法节省一半的时间,而且能够得到比nsga-2更优秀的帕累托前沿,能够得到更优秀的非劣解集
说明:该优化算法的灵感来自鸟家庭,叫做杜鹃的生活。 特别这些鸟蛋铺设和育种及其特征的生活方式已经基本动机为发展这种新的进化优化算法。 类似于其他进化的方法,杜鹃优化算法 (COA) 开头的初始种群。 杜鹃的人口,在不同的社会中,是在两种类型: 成熟的杜鹃和鸡蛋。 努力生存之间杜鹃构成杜鹃优化算法的基础。 ...
matlab 算法 优化 杜鹃
说明:改进小生境遗传算法求解多峰函数优化问题小论文主程序子程序(注释比较详细)。
小生境 遗传算法 多峰函数 小论文
说明:采用高斯变异改进基本萤火虫群优化算法,得到很好的效果
萤火虫算法 改进的萤火虫 改进优化 gs改进算法 萤火虫