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案例29 kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类.zip - MATLAB 学习小程序: kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类
案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现.zip - MATLAB 学习小程序: RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制.zip - MATLAB 学习小程序: PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制
案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合.zip - MATLAB 学习小程序:遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip - MATLAB 学习小程序: BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类

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intelligent-algorithm.rar - Matlab智能算法30个案例分析源码,和书籍《Matlab智能算法30个案例分析》配套
30-cases-in-matlab.zip - MATLAB智能算法30个案例分析,109页的详细讲解,程序和程序注解,可以直接复制代码。包括遗传算法,基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法,遗传算法工具箱详解及应用,多种群遗传算法的函数优化算法, 基于粒子群算法的多目标搜索算法,基于多层编码遗传算法的车间调度算法,基于遗传模拟退火算法的聚类算法,蚁群算法,支持向量机等等30章。
GA.rar - 非线性规划的简单遗传算法 由清华刘宝碇教授的实验室发布 将头文件放好 修改即可使用
GA-1.rar - 解非线性规划模型的遗传算法,采用visual c++语言编写,结构清晰,明了易懂,注释完整
00002.zip - 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法案例及源代码
matlab-book.rar - 本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识,包括遗传算法的基本原理,编码、选择、交叉、变异,适应度函数,控制参数选择,约束条件处理,模式定理,改进的遗传算法,早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德(Sheffield)大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法,举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。
MOEA-NSGA-II.zip - 多目标遗传算法通用编程包,是解决复杂多目标问题的通用程序
duomubiaozuoyouhua.rar - 多目标遗传算法,很好的源代码,实现多输入多输入参数条件下的最优化
hPSO.zip - 多目标遗传算法求解多目标优化问题的实际例子,运用matlab编写
MOEA-NSGA-II.rar - 多目标优化进化算法目前公认效果收敛性最好的算法NSGA2源码,内有多目标算法的工具箱,对实现其他多目标优化算法很有帮助
moga2.rar - 多目标遗传算法优化程序,简单实用,内含例题。
遗传算法算例.rar - 文中详细介绍了函数优化(有无约束均可)、组合优化算法的原理和源程序,算法效率极高,欢迎下载。附件有更多的遗传算法算例,共研究算法用。
yichuansuanfacankao.rar - 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法,它借 用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现各个个体的适应性 的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想,从而吸引了大批的研究者,迅速推广到优化、搜索、机器学习等方 面,并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时,首先要对待解决问题的模型结构 和参数进行编码,一般用字符串表示,这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续 空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS),暂不讨论。
matlabxuexi.rar - 这是一个好的建模学习资料,赶快下载吧, 数学建模十大算法 ( 包含:蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、 插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题、 图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法、 网格算法和穷举法、一些连续离散化方法、数值分析算法、图象处理算法)
Untitled2.zip - 基于量子遗传算法的多目标优化,参数为种群规模m二50,量子位数n二2,转角步长初值氏=0.01二,变异概率p二二0.1,交叉概率Pc二0.8,限定代数丈~二500
geneticalgorithmoptimizationneuralnetwork.rar - 这个程序是首先使用遗传算法优化神经网络权值和阈值,然后学习神经网络计算。参数的值有些可以根据需要进行修改。神经网络结构是一个简单的三层架构,可根据增加的情况下隐藏层,相应的修改程序。
ga_bp.rar - 基于gaot工具箱优化BP以实现数据拟合。在nninit.m中修改数据存储的路径以及隐含层节点数的设置(S1),遗传算法与bp的参数修改在ga_bp.m中进行。
1.zip - 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中,染色体对应的是数据或数组,通常是由一维的串结构数据来表示,串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体,或者叫基因型个体( Individuals) 。一定数量的个体组成了群体(Population)。群体中个体的数目称为群体大小(Population Size),也叫群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) 。
Globalsearch_vs_GA.rar - 一个关于matlab优化工具箱GOT中的遗传算法函数(GA)和全局优化算法函数(Globalsearch)优化能力的小对比,前者寻优快,但是结果不稳定,在风电场协同有功出力优化上面甚至可能比不过传统的单个风机层面的优化。后者计算量大,耗时较长,但是每次计算结果稳定,较传统单台风机层面优化有少量的提升。Tips:1,本文风场的建模只是采用了PARK模型,实际风场的气动过程应该还要复杂一些,未经实际风场验证,权当是工程优化入门 2,单个风机层面的功率系数Cp参数来源于NREL 5MW模型,跟实际叶片气动性能有关,可靠性未知。3,这种风场级别的协同优化主要考虑尾流因而更加适用于地形较平坦的风电场。《基于风机运行参数协同设定的风电场有功出力优化》是部分由这个程序支撑的,欢迎交流。
researchoncontrolofinvertedpendulumbasedonGA.rar - 本文以一级倒立摆系统和二级倒立摆系统作为实验平台,针对极点配置中极点不易寻找、LQR控制中权值难于确定和拟人控制从定性到定量转化的瓶颈问题,应用遗传算法对控制器进行参数优化,一方面充分利用各自的优势来共同提高控制器的性能,另一方面将人从费时费力的试凑试验中解脱出来。

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