说明：各算法对应的问题如下：PSO用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO...

PSO YSPSO LinWPSO SAPSO RandWPSO LnCPSO AsyLnCPSO SecPSO SecVibratPSO CLSPSO SelPSO BreedPSO SimuAPS

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：该案例的功能是使用遗传算法优化BP神经网络，分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传...

BP神经网络 遗传算法优化 BP神经网络预测 GA

说明：CT重建算法，迭代算法ARTII，乘型ART算法，该算法法比初始值选择不能为0

ART算法 CT迭代 matlab-CT值 matlab-重建 ct

说明：快速迭代收缩阈值算法，FISTA用一种更为聪明的办法选择序列{xk}，使得其基于梯度下降思想的迭代过程更加快速地趋近问题函数F(x)的最小值。FISTA的缺点是：Lipschitz常数L(f)不一定可知或者可计算。

fista 迭代阈值收缩 迭代收缩算法 FISTA算法 FISTA-算法

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的适应值...

matlab 算法 程序 遗传 实现

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...

matlab 算法 运行 遗传 优化 求解

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。

matlab 算法 简单 遗传

说明：应用背景本文讨论了随机森林算法应用于分类预测的算法研究，经过MATLAB的仿真实验结果可知，具有很好的分类预测效果，想学随机森林算法的同学可以看看关键技术本文算法采用有放回的随机抽样方法，采用决策树，各个树不进行剪枝，投票选择其中的众数作为分类的结果，该算法简单易懂。

matlab 随机 算法

说明：应用背景本代码提出了一种混合聚类算法，通过应用K-均值和遗传算法（遗传算法）。关键技术在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式（有时也称为一个元启发式）是经常用来产生有用的解决方案，优化和搜索问题。

matlab 算法 基于 遗传 均值