粒子群優化算法(PSO)是一種進化計算技術(Evolutionary computation).源于對鳥群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類似，是一種基于疊代的優化工具。系統初始化為一組隨機解，通過疊代搜尋最優值。但是并沒有遺傳算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。詳細的步驟以后的章節介紹 同遺傳算法比較，PSO的優勢在于簡單容易實現并且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用于函數優化，神經網絡訓練，模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域
標簽： Evolutionary computation PSO 粒子群
上傳時間： 2015-03-28
上傳用戶：源弋弋
Multi-objective Evolutionary algorithm - an application
標簽： Multi-objective Evolutionary application algorithm
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：王慶才
Fractal deformation method of complex Evolutionary systems under parameter perturbations To create much more fractals width new type of structures.
標簽： perturbations Evolutionary deformation parameter
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：zhoujunzhen
An Evolutionary algorithms application which includes several samples(TSP, Evolution in a 3D fitness landscape, Sudoku)
標簽： Evolutionary application algorithms Evolution
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：youmo81
JavaEA是一個用Java編寫的基于進化計算（Evolutionary Algorithms）的隨機二元約束滿足問題求解器，作者提供了多個進化計算方法求解隨機二元約束滿足問題。
標簽： Evolutionary Algorithms JavaEA Java
上傳時間： 2016-01-19
上傳用戶：helmos
粒子群優化算法(PSO)是一種進化計算技術(Evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士發明。源于對鳥群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類似，是一種基于疊代的優化工具。系統初始化為一組隨機解，通過疊代搜尋最優值。但是并沒有遺傳算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。詳細的步驟以后的章節介紹 同遺傳算法比較，PSO的優勢在于簡單容易實現并且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用于函數優化，神經網絡訓練，模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域
標簽： Evolutionary computation PSO 粒子群
上傳時間： 2016-04-26
上傳用戶：zhuimenghuadie
在工業工程中,許多最優化問題性質十分復雜,很難用傳統的優化方法來求解.自1960年以來,人們對求解這類難解問題日益增加.一種模仿生物自然進化過程的、被稱為“進化算法（Evolutionary algorithm）”的隨機優化技術在解這類優化難題中顯示了優于傳統優化算法的性能。目前，進化算法主要包括三個研究領域：遺傳算法、進化規劃和進化策略。其中遺傳算法是迄今為止進化算法中應用最多、比較成熟、廣為人知的算法。
標簽： Evolutionary 1960 algo 工業
上傳時間： 2016-06-20
上傳用戶：dave520l
good paper about Evolutionary algorithms
標簽： Evolutionary algorithms about paper
上傳時間： 2016-06-25
上傳用戶：hanli8870
good paper about Evolutionary computation
標簽： Evolutionary computation about paper
上傳時間： 2016-06-25
上傳用戶：王者A
good paper about Evolutionary computation
標簽： Evolutionary computation about paper
上傳時間： 2016-06-25
上傳用戶：lgnf
