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：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：多目标多目标最流行的算法。制备的代码，参考近年的论文。该代码是简单的，和描述。该代码是在MATLAB编程语言。还提供了意见。 关键技术  多目标粒子群拥挤距离（多目标优化）。 求解多目标优化问题（MOPS）已经被人类在许多不同领域的持续努力，包括计算机科学，工程，粒子群优化算法，算法简单，...

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说明：针对一维最大类间方差算法(1-Otsu)抗噪性能较低、二维最大类间方差算法(2-Otsu)计算复杂度高、实时性差的问题,提出一种基于改进的萤火虫算法(FA)优化二维Otsu图像分割算法(FA-2-Otsu)。

萤火虫算法 FA 二维 Otsu 图像分割算法 FA-2-Otsu 分割算法

说明：利用粒子位置和速度的改变更新，在熟悉多目标粒子群算法的基础上利用测试函数对该算法进行仿真，并对仿真结果进行优化。

多目标优化 pso测试函数 pso-优化 测试函数MATLAB 多目标pso

说明：这是一个使用遗传算法用于两类成分识别当中的特征选择问题研究，无论对识别软件设计还是写文章都是有帮助的！

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说明：为本人毕业设计里，粒子群算法的一个应用，求解51个城市的TSP问题，城市的个数和位置都可以改动，并与遗传算法求解的结果进行对比!

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说明：免疫算法程序，基于matlab语言的程序设计，包括人工免疫算法 遗传算法程序比较.用于优化问题研究

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说明：语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，计算晶粒的生长，入门级别程序,脉冲响应的相关分析算法并检验，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，实现六自由度运动学逆解算法。