用JAVA語(yǔ)言編寫，包括PSO（Particle swarm optimization, 中文譯名為粒子群優(yōu)化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文譯名為差分進(jìn)化或差異演化)等算法，有一些不帶約束和帶約束的算例（如Michelawicz的幾個(gè)問題）。使用說(shuō)明見usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注釋。
標(biāo)簽： JAVA 語(yǔ)言 編寫
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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在現(xiàn)有的道路條件下，提高交通控制和管理水平，合理利用現(xiàn)有的交通設(shè)施，充分發(fā)揮其能力，是解決我國(guó)現(xiàn)在交通問題的有效方法之一。而對(duì)單路口信號(hào)配時(shí)的優(yōu)化，是城市交通區(qū)域控制的基礎(chǔ)，十分之重要。本文將自適應(yīng)變異粒子群算法應(yīng)用于交通信號(hào)配時(shí)，與傳統(tǒng)的信號(hào)配時(shí)方法相比較，車輛的平均延誤得到了明顯的改善。
標(biāo)簽： 條件下
上傳時(shí)間： 2015-08-11
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圖像配準(zhǔn)的很好的程序，里面用到粒子群算法
標(biāo)簽： 圖像配準(zhǔn) 程序
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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c++pso程序，用6個(gè)基本函數(shù)驗(yàn)證的粒子群算法程序
標(biāo)簽： pso 程序
上傳時(shí)間： 2015-09-30
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模擬一群鳥捕食的情景，從而達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的目的，這就是粒子群算法！起初在可行的空間中隨機(jī)的產(chǎn)生一群粒子，然后讓每個(gè)粒子開始在虛擬的空間中向四面八方飛翔，并且每個(gè)粒子都記下他們飛過的適應(yīng)值（也就是目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)）最高的點(diǎn)，而且整個(gè)粒子群有一個(gè)最高適應(yīng)值個(gè)體，這樣，粒子在飛翔的時(shí)候盡量朝向自己曾飛過的最好的點(diǎn)和集體的最好的點(diǎn)。最后達(dá)到收斂到近似最優(yōu)點(diǎn)的目的。
標(biāo)簽： 模擬
上傳時(shí)間： 2016-01-21
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大家好，這是一個(gè)基于粒子群優(yōu)化算法的函數(shù)優(yōu)化問題的MATLAB源碼，希望能給大家提供幫助
標(biāo)簽： 家
上傳時(shí)間： 2014-09-06
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基于多線程機(jī)制的，利用Matlab編寫，粒子群優(yōu)化算法。目標(biāo)變量采用歸一化處理，適用于所有的優(yōu)化函數(shù)。優(yōu)化函數(shù)自定義為fitness(x)。
標(biāo)簽： 多線程 機(jī)制
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：banyou
這是多目標(biāo)進(jìn)化算法包，這個(gè)集成包包含了近期的流行的，常用的多目標(biāo)進(jìn)化算法，包括NSGA2,SPEA2,PEAS2,以及多目標(biāo)粒子群算法，另外還集成了單目標(biāo)進(jìn)化算法。
標(biāo)簽： 多目標(biāo) 進(jìn)化算法
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：gtf1207
一個(gè)簡(jiǎn)單的只需定義函數(shù)，參數(shù)范圍即能求解的粒子群優(yōu)化算法
標(biāo)簽： 定義 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-11-26
上傳用戶：coeus
POS算法，MATLAB的粒子群優(yōu)化算法程序設(shè)計(jì).
標(biāo)簽： POS 算法
上傳時(shí)間： 2016-07-31
上傳用戶：sy_jiadeyi
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