说明：蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法是一种基于迭代的优化技术,初始化为一组随机解,然后 通过迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强了局部搜索。与其他算法相比,BA 在准确性和有...
算法 ba 蝙蝠
说明：粒子群算法优化支持向量机的程序，可用于模式识别。
模式识别算法 PSO_LSSVM 模式识别 支持向量机 LSSVM程序
说明：该程序为微粒群算法与遗传算法求解pid参数整定MATLAB程序，优化结果包含参数输出与参数曲线变化图。
pso GA PID 微粒群算法 遗传算法
说明：标准14节点的无功优化，粒子群算法和多智能体粒子群算法的实现，需要放到matpowe里。
PSO MAPSO 粒子群算法 多智能体粒子群算法
说明：粒子群算法的sphere，rosenbrock，ackley，griewank函数优化
sphere函数 pso--sphere sphere--函数 pso-sphere sphere-优化
说明：粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种 “随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。
matlab 算法 源代码 qos 路由 粒子 问题
说明：本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了M...
优化svm RBF Elman BP神经网络 优化ELMAN
说明：智能优化方法-混合遗传蚁群算法，结合了蚁群算法和遗传算法。
遗传蚁群算法 HGIACA 蚁群算法 遗传算法
说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...
排课 排课问题 solving fuzzy 排课约束 NP排课 适应度函数
说明：基于遗传算法的移动传感器的部署优化，实现三维空间下对多个传感器相对探测物体位置的移动路径的规划，种群大小为49，迭代次数为1000，交叉概率为0.8，变异概率0.1，采用精英选择。
遗传算法 移动传感器 部署优化
