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  1. 进化算法－竞赛争冠算法函数优化程序

  2. 竞技取冠算法属进化算法范畴，但其优化原理不同于遗传算法等一般进化算法。其中不用遗传算法常用的的复制算子，交叉算子，不用混合技术，也不用现在很多程序用到的正交交叉算子等，而主要用邻域繁殖算子，小生境技术，多智能体技术等。该程序既能实现低维函数的优化，也能用于高维函数的优化；既能用于单峰值函数的优化，也能用多峰值函数的优化；多数遇到的测试函数的优化很顺利！很多低维函数的优化1～2次迭代就搞定。另外，程序还实现了进化进程的二维图形演示，可了解进化程度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xufs

  1. 多目标进化算法和单目标算法区别与联系

  2. 进化算法的出现为复杂优化问题的求解提供了新的思路，由于它具有智能性、 通用性、稳健性、本质并行性和全局搜索能力，己在各个领域得到了广泛的成功 应用.本文从生物个体与环境、个体与个体之间的竞争与协作关系出发，首先针 对无约束多目标优化问题提出了相应的进化模型与算法，然后分析了已有多目标 进化算法的收敛性，给出了衡量不同算法性能的定量性能指标;考虑到实际问题 往往是带有多约束的优化问题，针对约束优化问题提出了基于双群体的差分进化 算法，并将一种多目标进化算法用于灰度图像和彩色图像的色调处理之中;最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-01
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：walk123456

  1. 基于改进遗传算法的加热炉炉温控制研究

  2. 加热炉是轧钢生产线上的关键设备，窑炉温度的稳定性对后续工序的正常进行和保 证产品质量至关重要。但是由于加热炉是一个大惯性、大滞后、时变的被控对象，这类 对象被公认为较难控制。其数学模型相对来说较难建立，采用常规理论和方法进行控制 效果不够理想，通常还需辅以操作工的看火经验来调节控制。因此采用新的控制方法改 善加热炉炉温的控制性能具有重要的理论和实际意义。 遗传算法是通过模拟自然界遗传机制和生物进化而形成的一种过程搜索最优解的 算法。其特点是几乎不需要所求问题的任何信息而仅需要目标函数的信息，不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-09
    • 文件大小：919552
    • 提供者：magicfxn

  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. XFX函数优化平台

  2. 是一款数学函数优化平台软件. 目前已实现的是数学函数优化和数学方程待定参数估计(拟合)等. 目前,可用的进化算法有: 1. 优化算法种类: a.竞赛争冠算法(分单峰值函数优化和多峰值函数优化); b.竞赛争冠算法+邻域DE (推荐); c.混沌竞赛争冠算法; d.改进郭涛算法; f.差分进化算法 (a)基本差分算法(有八种差分向量模式); (b)动态差分算法(有八种差分向量模式); (c)自适应差分算法(有八种差分向量模式); (d)改进差分算法; *仿单纯形差分算法; *DE+邻域繁殖算法;

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-06
    • 文件大小：1030144
    • 提供者：xufs

  1. 多峰值函数优化的改进粒子群算法

  2. 在多峰值函数优化中,基本粒子群算法进化后期收敛速度较慢，对粒子群算法进行了改进

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-10-25
    • 文件大小：421888
    • 提供者：stlu2008

  1. 改进的球形检测器入侵检测算法

  2. 提出了一种基于球形检测器的改进型入侵检测算法,并对其有效性进行了实验验证. 为提高self 和 non2self 之间界线划分的精确度,提出了可变半径self 球体模型,在训练检测器过程中,加入对self 集合数据 点分布特性的考虑. 模型在高斯分布的基础上估计数据点的分布密度,并据此计算各训练点相应的球体半径. 实验显示:在Wine 数据集和DARPA99 网络数据集上,改进算法的检测能力都获得了提高;在提高DARPA99 网络数据集检测率的同时,降低了误报率. 结果表明:DARPA99 网

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-02
    • 文件大小：234496
    • 提供者：xiaohua0227

  1. 多维度惯性权重衰减混沌化粒子群算法及应用

  2. 针对标准粒子群优化算法在处理多维、多峰值优化问题时暴露出的易早熟收敛的难题,提出了MDDCIW_PSO算法。算法的主要思路如下:在粒子群进化过程中,赋予每代群体中每个粒子的每一维度以不同的线性衰减混沌化惯性权重,即从纵向看,随着迭代次数的增加,惯性权重呈现线性衰减变化;从横向看,当代的每个粒子的每一维度都在当前衰减半径内呈现独立的混沌变化。MDDCIW_PSO算法从纵横两个方向,最大可能地增强了粒子在搜索后期的群活性和局部搜索能力,从而尽可能地避免陷入局部最优。大量的标准测试函数仿真结果表明:M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38752074

  1. 自适应多模态免疫进化算法的研究与实现

  2. 基于免疫系统的动力学模型, 根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理, 研究并实 现了一种多模态免疫进化算法(M IEA ). 算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制. 对 不同的多峰值函数进行的仿真实验证明, 算法能够找到多模态问题的全部最优解或尽可能多的局部最优解. 通过与 同类算法进行比较和计算复杂性分析表明, 该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能, 而且无需任何先验知识, 可 实现真正的自适应搜索.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：198656
    • 提供者：weixin_38673237