说明：图像像素域 JND （只是明显差异） 模型与边缘和纹理的分离的 Matlab 代码。JND_ID.m： 主要功能Example.m： 一个简单的例子下列文章介绍了技术细节：A.刘，W.林、 C.邓小平、 M.Paul F.张 ° 小可觉差图像与分离边缘和纹理的区域分解模型"，汇刊电路与系统的视频技术...

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说明：遗传算法的分布式进化算法的优化算法，遗传算法适用于：  目标函数为求最大值的和非负整数解的溶液  边界边界约束  Myfun目标函数  民初始种群的数目  n迭代最大数  CP交叉概率  P变异概率  ˚F目标的最佳解决方案  X最优解向量

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说明：遗传算法（GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算...

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说明：应用背景 应用matlab软件 实现遗传算法，求一元以及二元函数极值（提供两个例子以供参考） 关键技术 原理：染色体初始化（转化为二进制），计算适应度，排序，选择淘汰，交叉互换，基因变异，作图，主程序等，附运行说明。

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说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...

说明：遗传算法由于具有良好的性能，在最优化，路由选择，接入控制等领域具有很好的应用，本程序从遗传算法的本质出发，对算法的初始化，交叉和变异的过程进行了详细的描述，对于初学者理解遗传算法的基本原理具有很好的帮助。

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说明：这是使用差分进化算法求解经济调度问题的MATLAB代码。  差分进化（DE）是启发式算法优化的工具。从本质上讲，它是一种思想的贪婪与品质保障的基础上，实数编码遗传算法。与遗传算法，差分进化算法包含了变异和交叉操作，但它比遗传算法好得多。

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说明：遗传算法，用MATLAB编码得到：函数最大值为3905.9262，此时两个参数均为-2.0480，有时会出现局部极值，此时一个参数为-2.0480，一个为2.0480。变异概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。

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说明：求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点，简单的单点交叉，基本位变异，赌轮盘选择，求的最好解是24.689. ga.m为主程序，运行其即可。 参数可自己调。

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。

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