方差分析(analysis of variance,或缩写ANOVA)又称变异数分析,是一种应用非常广泛的统计方法。其主要功能是检验两个或多个样本平均数的差异是否有统计学意义,用以推断它们的总体均值是否相同。
上传时间: 2013-12-24
上传用户:wab1981
保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化,则对其位置、速度进行变异,而使算法不致过早收敛,只要迭代次数足够,算法保证全局收敛。
上传时间: 2015-03-17
上传用户:问题问题
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
标签: evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间: 2015-03-28
上传用户:源弋弋
利用遗传算法求最小值,程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值,以及对应的x值,算法中使用二进制编码,交叉采用不同交叉和优势交叉,变异也分两种,不用变异和优势变异
标签: 算法
上传时间: 2014-01-18
上传用户:edisonfather
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。
上传时间: 2015-04-22
上传用户:dsgkjgkjg
遗传算法MATLB程序,里面有遗传算法的选择、交叉、变异函数,一些简单的MABTLAB遗传算法例子!
上传时间: 2013-12-13
上传用户:515414293
本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群,然后根据所给的交叉率,变异率,世代数计算最大适应度所在的代数
上传时间: 2013-12-25
上传用户:gengxiaochao
简单遗传算法VC实现,包括选择,交叉,变异以及种群初始化
标签: 算法
上传时间: 2015-05-11
上传用户:小儒尼尼奥
提供一个人工免疫算法源程序,其算法过程包括: 1.设置各参数 2.随机产生初始群体——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障类型编码,每一行为一种!code(1,:),正常;code(2,:),50%;code(3,:),150%。实际故障测得数据编码,这里Unnoralcode,188% 4.开始迭代(M次): 1)计算目标函数值:欧氏距离[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2)计算群体中每个个体的适应度fitvalue=calfitvalue(objvalue) 3)选择newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 变异newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 5.求出群体中适应值最大的个体及其适应值 6.迭代停止判断。
上传时间: 2014-01-01
上传用户:trepb001
用多点交叉实现遗传算法,能够自主选择种群大小、变异率、交叉率以及染色体编码的输出,结果输出为文本。
上传时间: 2013-12-17
上传用户:181992417