微分进化算法来解决电力系统优化问题的源代码，例子采用的是40个粒子的大规模计算问题
上传时间： 2013-12-21
上传用户：rishian
遗传算法是将生物学的遗传进化原理和最优化技术结合的产物，它在国民经济的各个行业和多个学科里获得了广泛的应用和关注。本书着重从计算方法和应用技术的角度对遗传算法作了深入浅出的讨论。书中介绍了遗传算法的基本概念和结构，解决约束优化和组合优化问题的方法，以及遗传算法在生产调度、可靠性设计、交通运输、设备布局等一系列工业工程问题中的应用。
上传时间： 2016-05-19
上传用户：asddsd
这是多目标进化算法包，这个集成包包含了近期的流行的，常用的多目标进化算法，包括NSGA2,SPEA2,PEAS2,以及多目标粒子群算法，另外还集成了单目标进化算法。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：gtf1207
NNIAToolbox源码包 这是进化算法中的一类
标签： NNIAToolbox 源码 进化算法
上传时间： 2014-01-01
上传用户：ywqaxiwang
功能进化对于设计人员来说有着及其重要的作用，本程序为设计人员进行功能进化提供了工具
标签：
上传时间： 2014-06-02
上传用户：古谷仁美
模拟退火是进化算法类中非常重要的一种很实用的算法,该压缩包中包括了其MatLab实现的工具包
上传时间： 2016-06-16
上传用户：黑漆漆
在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“进化算法（evolutionary algorithm）”的随机优化技术在解这类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前，进化算法主要包括三个研究领域：遗传算法、进化规划和进化策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较成熟、广为人知的算法。
标签： evolutionary 1960 algo 工业
上传时间： 2016-06-20
上传用户：dave520l
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型. 生存+检测的迭代搜索过程是它的核心.
上传时间： 2014-12-08
上传用户：LouieWu
量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法，核心是 设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法，算法具有收敛速度快和全局搜索能力强 的特点.通过011背包问题分析了新方法中相关参数对算法性能的影响，并应用算法求解物流配送路径优化问题，仿真表明改进量子进化算法性能优于量子进化算法和传统进化算法.
上传时间： 2016-06-28
上传用户：恋天使569
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的基于自然选择和生物遗传机制的优化技术. 遗传算法的基本原理 在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染色体 )同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰(死亡),是根据 它们对环境的适应能力来决定的,适应性强的有更多的机会保留下来 。适应性强弱是通过计算适应性函数f(x)的值来判别的,这个值称为适应值。适应值函数f(x)的构成与目标函数有密切关系,往往是目标函数的变种。
上传时间： 2016-07-05
上传用户：lizhizheng88
