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搜索资源列表

  1. 用于最优化的计算智能（作者：Edwin Hou著 李军,边肇祺译）

  2. 本书从讨论组合优化中的基本问题———NP 问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有 NP 性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lakewan

  1. 遗传模拟退火算法在旅行商问题中的应用

  2. 遗传模拟退火算法（SAGA)在旅行商问题(TSP)中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-16
    • 文件大小：192512
    • 提供者：hongxinjie

  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. matlab常用代码大全科研神器

  2. 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-08
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 科研常用代码（预测分类评价）

  2. matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf

  2. 基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf 摘　要: 　为求解大规模TSP 问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型 ,和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法 . TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比,PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显. TMSM很好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：506880
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 旅行商问题的基于规则的进化优化方法

  2. 长期以来，旅行商问题一直被认为是现有优化方法的一个挑战性应用程序，也是开发新优化方法的基准应用程序。 与许多现有算法一样，传统的遗传算法在此类问题上的成功将非常有限，尤其是随着问题规模的增加。 提出了一种基于规则的遗传算法，并论证了旅行商问题的集集。 与模拟退火技术和标准遗传算法比较了求解特性和求解效率。 结果表明，基于规则的遗传算法可为所有考虑到的问题大小提供出色的性能。 此外，优化后的分析可以洞悉在解决方案过程中成功应用了哪些规则，从而可以修改规则以进一步提高性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38673909

  1. 改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用

  2. 针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然后对遗传算法部分中的适应度函数、交叉变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;最后根据旧种群和新种群每个对应个体的进化程度提出一种改进自适应的Metropolis准则,使模拟退火算法部分的染色体跳变更具有自适应性,利于算法寻优.对不同TSP实例的实验结果表明,与其他路径优化算法优化结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：423936
    • 提供者：weixin_38518722