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  1. 一本遗传算法很实用的书《遗传算法原理及应用》

  2. 第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z．1 基乍遗传算法描述 2．2 基本遗传算法的实现 2．3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3. 8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：L_squirrel

  1. 基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究

  2. 针对现存神经模糊系统中存在的问题 提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统 采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类 确定模糊规则数以及模糊规 则前件 这样做精简了模糊规则 不会因输入变量的增加而造成 维数灾难 采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-19
    • 文件大小：215040
    • 提供者：yangshanliang

  1. 遗传算法原理及应用.rar

  2. 第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z．1 基乍遗传算法描述 2．2 基本遗传算法的实现 2．3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3.8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子 4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：ainiaa

  1. 差分进化（自适应的参数优化、模式识别程序）

  2. 差分进化算法是一种新兴的进化 计算技术。它是由Storn等人于1995年提出的，和其它 演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-13
    • 文件大小：4096
    • 提供者：ecityyluo

  1. 高维多目标多方向协同进化算法

  2. 提出一种高维多目标多方向协同进化算法(HMMCA).该算法利用目标空间内的一组方向向量将多目标优化问题分解成多个方向进行寻优,并提出一种混合变异策略以加强算法在每个方向上的收敛能力;同时,该算法采用改进的交互式模糊支配和拥挤度估计因子来维护外部归档集的规模,增强种群的收敛性和分布性.将该算法与目前性能最好的3种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比实验,所得结果表明HMMCA与其他算法相比具有更好的收敛性和分布性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：477184
    • 提供者：weixin_38522253

  1. 移动机器人路径规划的混合差分进化算法

  2. 针对移动机器人无碰撞最短路径规划问题，提出人工势场-差分进化混合算法。建立移动.机器人全局环境信息已知的无碰撞路径模型，采用差分进化算法规划机器人最优路径。针对差分进化.算法变异因子，采用适应性调节策略; 针对差分进化算法在交叉操作过程中的不可行解，提出人工势场.法不可行路径修正策略，提高算法寻求最短路径的有效性。实验结果表明，所提混合算法的收敛速度和.求解质量均优于基本差分进化算法，实现了移动机器人的无碰撞路径问题的有效求解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629920

  1. 高维多目标多方向协同进化算法

  2. 提出一种高维多目标多方向协同进化算法(HMMCA). 该算法利用目标空间内的一组方向向量将多目标优化问题分解成多个方向进行寻优, 并提出一种混合变异策略以加强算法在每个方向上的收敛能力; 同时, 该算法采用改进的交互式模糊支配和拥挤度估计因子来维护外部归档集的规模, 增强种群的收敛性和分布性. 将该算法与目前性能最好的3 种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比实验, 所得结果表明HMMCA与其他算法相比具有更好的收敛性和分布性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：274432
    • 提供者：weixin_38713996

  1. 基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法

  2. 针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题，提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索，在子种群更新阶段利用改进的变异算子与交叉算子构建樽海鞘搜索策略与差分搜索策略，更新不同的子种群，在合并子种群阶段利用两点变异算子增加种群多样性。由算法的收敛性分析可知，通过种群的迭代搜索可以找到最佳结构。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法收敛精度与寻优效率均有提升。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38622962

  1. 求解非线性方程组系统的改进差分进化算法

  2. 针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：585728
    • 提供者：weixin_38737176