说明：免疫遗传算法用于搜索全局最优解，经验证具有很好的效率和收敛性

免疫算法 鍏嶇柅-matlab tsp-ga 免疫 免疫遗传

说明：NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低

说明：使用遗传算法对电池soc估计.ＲBF 神经网络法有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和记忆能力，且学习规则简单、学习能力强大，便于计算机实现。但如何合理确定网络的结构和参数，目前尚未有系统的规律可循，网络的逼近性能因此受到影响。GA 借鉴了自然界遗传中适者生存法则，在...

说明：应用背景电气的状态识别，图像分割，模糊控制，产品优化等关键技术模式识别中经常用到神经网络，但是容易出现收敛步数太多，现在基于遗传神经网络的优化算法能够改善

matlab 算法 神经网络 基于 遗传

说明：传统遗传算法优化BP网络的权值和阀值，获得较好的收敛性

GA-matlab BPNN-GA BPNN BPNN GA--PID

说明：考虑到TSP问题的特点，采用一种受贪婪算法启发的贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子，实验证明，该算法能够极大地提高了算法的收敛速度又保证了最优解的得到，而且具有较好的鲁棒性。下面遗传算法求解TSP的基本步骤： （1）种群初始化。个体编码方法有二进制编码和实数编码，在解决TSP问题过程中个体编码方法为...

matlab 算法 tsp 简单 蚁群 求解 问题 随时 拓展

说明：蚁群聚类算法及其改进算法  该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。 程序特点： 1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识， 2、包含文件的调...

说明：关于频谱资源分配的算法，基于惯性指数收敛的蝙蝠算法，与标准蝙蝠算法，遗传算法进行对比，有很好的收敛性。

说明：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[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...

说明：利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法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。

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