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...
说明:matlab BP神经网络遗传算法优化,局部最优解 2. fitness.m为输入自变量优化适应度子函数。 3. de_code.m为输入自变量优化编解码子函数。 4. gabpEval.m为BP网络权值和阈值优化适应度子函数。 5. gadecod.m为BP网络权值和阈值优化编解...
说明:基于普通粒子群优化算法进行改进的CLPSO,并提供了几种常见的测试函数。用户下载以后可以自己重新设置测试函数。函数的适应度可以通过适应度曲线展示出来。正在研究粒子群算法的同学可以看一看,十分有参考价值。
说明:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307...
说明:NSGA-II算法提出了快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)(M为目标函数个数,N为种群大小)。提出了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...