说明：Gp算法的工具箱及其使用范例。传统遗传规划常因树复杂度的无节制增大 ,导致运行时间过长而不能直接在工程应用中使用。遗传规划中引入了多目标优化方法 ,寻求在解的性能和复杂度之间的均衡。

matlab 算法 工具箱 基于 遗传 规划

说明：神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值

matlab 算法 遗传

说明：粒子群优化最优路径算法，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

schoolbck agreedng 粒子群优化最优路径 路径优化 columnlhw

说明：应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化，对每个个体计算适应度，生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件，则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异，生成子代，然后用子代取代父代，再生成下一个子代。循环执行这一过程，直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...

matlab

说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

matlab 神经网络 bp pso 优化

说明：非常好用的多目标寻优算法，可自由选择自己的目标数，初始化需要先设定种群的的规模和终止条件。改进的非支配排序遗传算法将非支配思想融入遗传算法可获得一组Pareto解，可适用于各种多目标寻优问题，国内外文献经常使用

说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...

说明：使用遗传算法对电池soc估计.ＲBF 神经网络法有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和记忆能力，且学习规则简单、学习能力强大，便于计算机实现。但如何合理确定网络的结构和参数，目前尚未有系统的规律可循，网络的逼近性能因此受到影响。GA 借鉴了自然界遗传中适者生存法则，在...

说明：matlab版本的 SVM，利用了遗传算子对C，G两个参数进行了寻优。

svm-genetic-matlab GA-SVM svm-ga svm-genetic GA-SVM-matlab

说明：遗产算法的matlab实现，阐述了遗传算法的基本原理,探讨了在MATLAB 环境中实现遗传算法各算子的编程方法, 并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用

matlab 算法 源代码 遗产