出版社：高等教育出版社 作者：汪定伟 简介 高等教育出版社2007年4月出版。 本书主要介绍近年来产生的多种智能优化算法，包括遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群优化算法、粒子群优化算法、捕食搜索算法和动态进化算法等算法的产生、算法的基本思想和理论、算法的基本构成、计算步骤、主要的变型算法及几个数值举例...
上传时间： 2014-11-14
上传用户：helmos
各类人工智能算法源代码哦，包括蚁群、粒子群、遗传、神经网络
上传时间： 2014-01-16
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粒子群最优算法等源代码，希望有需要的能自行下载，压缩包包括了text解析，忘使用前阅读
标签： 粒子群最优算法等源代码
上传时间： 2016-05-27
上传用户：我会发光biubiubiu
该文主要讲述，蚁群与粒子群混合算法求解TSP问题。
上传时间： 2016-08-30
上传用户：chendawei
提出了基于杂交粒子群优化算法的分布式可再生能源并网的无功优化算法，从网损和静态电压稳定裕度两个角度出发，构建了含分布式发电系统的配电网无功优化的数学模型。在美国PG＆E 69节点配电系统上进行效验。结果表明，该算法收敛性好、精度高；分布式电源并网后能有效降低系统的有功网损，提高电压稳定性，对分布式电源并网运行具有一定的参考价值。
上传时间： 2014-12-24
上传用户：playboys0
针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间： 2014-03-21
上传用户：diets
提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，能够选择出较优秀的特征子集。
上传时间： 2013-11-16
上传用户：erkuizhang
针对目前导航系统中重要的多约束条件下路径规划功能，结合A*算法和蚁群算法提出一种新的不确定算法，该算法首先将多约束条件进行融合使其适合蚁群转移，并在基本蚁群算法基础上采用了A*算法的评估指标，为蚁群转移时提供最优预测收敛点。通过实验证明该算法可以大幅度降低时间消耗，并且全局收敛性强，计算结果稳定。
上传时间： 2013-11-01
上传用户：qwer0574
针对函数优化问题，提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度，选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类，利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中，数值结果比较表明，提高了算法搜索能力，全局最优解的精度和收敛速度。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：hxy200501
//开发平台：Microsoft .NET Framework 2.0，Microsoft Visual C# 2005 Express //日期：2005.3.12 //作者：刘波 //粒子群优化算法(PSO)：本算法求目标函数的最小值
标签： Microsoft Framework 2.0 NET
上传时间： 2015-03-15
上传用户：yyyyyyyyyy
