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matlab 粒子群

  • 在現(xiàn)有的道路條件下

    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，是解決我國現(xiàn)在交通問題的有效方法之一。而對單路口信號配時的優(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)用于交通信號配時，與傳統(tǒng)的信號配時方法相比較，車輛的平均延誤得到了明顯的改善。

    標(biāo)簽： 條件下

    上傳時間： 2015-08-11

    上傳用戶：aa54

  • 圖像配準(zhǔn)的很好的程序

    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

    上傳時間： 2014-01-15

    上傳用戶：15071087253

  • c++pso程序

    c++pso程序，用6個基本函數(shù)驗(yàn)證的粒子群算法程序

    標(biāo)簽： pso 程序

    上傳時間： 2015-09-30

    上傳用戶：LIKE

  • 模擬一群鳥捕食的情景

    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，然后讓每個粒子開始在虛擬的空間中向四面八方飛翔，并且每個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)，而且整個粒子群有一個最高適應(yīng)值個體，這樣，粒子在飛翔的時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

    上傳時間： 2016-01-21

    上傳用戶：playboys0

  • 這是多目標(biāo)進(jìn)化算法包

    這是多目標(biāo)進(jìn)化算法包，這個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

    上傳時間： 2013-12-22

    上傳用戶：gtf1207

  • 一個簡單的只需定義函數(shù)

    一個簡單的只需定義函數(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)

    上傳時間： 2014-11-26

    上傳用戶：coeus

  • History : Author : JAG (Jagatpreet Singh) ％ Created on : 05022003 (Friday. 2nd May, 2003) ％ Commen

    History : Author : JAG (Jagatpreet Singh) ％ Created on : 05022003 (Friday. 2nd May, 2003) ％ Comments : The basic PSO algorithm. ％ Modified on : 0710003 (Thursday. 10th July, 2003) ％ Comments : It uses psoOptions structure now. More organized.標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法工具箱

    標(biāo)簽： Jagatpreet 05022003 History Created

    上傳時間： 2016-12-15

    上傳用戶：yuzsu

  • 用VB編寫

    用VB編寫，在VB環(huán)境下開發(fā)的粒子群PSO算法源程序

    標(biāo)簽： 編寫

    上傳時間： 2016-12-16

    上傳用戶：shinesyh

  • 一系列好用的用戶友好的啟發(fā)式優(yōu)化算法

    一系列好用的用戶友好的啟發(fā)式優(yōu)化算法，包括非自適應(yīng)算法，基于模擬退火算法的種群算法，基本遺傳算法，差分進(jìn)化算法以及粒子群優(yōu)化算法。此外，也包括神圣算法，它利用了所有這些優(yōu)化算子，雖然有時交換種群之間的不同算法。

    標(biāo)簽： 用戶 啟發(fā)式 優(yōu)化算法

    上傳時間： 2013-12-11

    上傳用戶：13160677563

  • 在網(wǎng)絡(luò)異常檢測中,為了提高對異常狀態(tài)的檢測率

    在網(wǎng)絡(luò)異常檢測中,為了提高對異常狀態(tài)的檢測率，降低對正常狀態(tài)的誤判率,本文提出一種基于量子粒子群優(yōu)化算法訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)異常檢測的新方法。利用量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)中的參數(shù)組合作為優(yōu)化算法中的一個粒子,在全局空間中搜索具有最優(yōu)適應(yīng)值的參數(shù)向量。

    標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò) 異常檢測 狀態(tài) 檢測

    上傳時間： 2014-12-03

    上傳用戶：liuchee

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