针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。
上传时间： 2014-08-02
上传用户：ZJX5201314
用JAVA语言编写，包括PSO（Particle swarm optimization, 中文译名为粒子群优化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文译名为差分进化或差异演化)等算法，有一些不带约束和带约束的算例（如Michelawicz的几个问题）。使用说明见usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注释。
上传时间： 2014-01-06
上传用户：agent
遗传算法程序包，里面包含有多种人工智能语言c程序，包括进化算法等等，没有密码
上传时间： 2015-05-07
上传用户：teddysha
作者】 徐宗本 张讲社 郑亚林 【丛书名】 西安交通大学数学研究生教学丛书 【出版社】 科学出版社 【书号】 7-03-010792-6 【开本】 16开 【页码】 315 【出版日期】 2003-5-1 【版次】 1-1 计算智能是以模型(计算模型、数学模型)为基础、以分布并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论与方法。本书系统讲述计算智能的基本内容、基本理论与基本方法。全书分三部分(章)。第一章从模拟智能生成过程的观点讲述模拟进化计算理论；第二章从模拟智能结构的观点讲述人工神经网络理论；第三章从模拟智能行为的观点讲述模糊逻辑与模糊推理。全书突出基础(特别是数学基础)，强调背景(特别是生物与工程背景)，着眼研究与发展。 本书可作为应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学等专业研究生教材使用，也可供各专业从事计算智能研究与应用的教师与研究人员参考。
上传时间： 2015-05-09
上传用户：ainimao
用神经网络和遗传算法解决tsp问题，先使用神经网络训练出较优个体，然后再进化，可以反其道而行，
上传时间： 2013-12-27
上传用户：ddddddos
用神经网络来跟踪博弈过程，开发了一种新进化算法，效果好
上传时间： 2015-05-28
上传用户：ma1301115706
用神经网络来跟踪博弈过程，开发了一种新进化算法，效果好
上传时间： 2014-01-13
上传用户：youke111
用神经网络来跟踪博弈过程，开发了一种新进化算法，效果好
上传时间： 2013-12-19
上传用户：maizezhen
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。
上传时间： 2015-06-08
上传用户：stampede
而是一本关于设计模式的书，它描述了在面向对象软件设计过程中针对特定问题的简洁而优雅的解决方案。设计模式捕获了随时间进化与发展的问题的求解方法，因此它们并不是人们从一开始就采用的设计方案。它们反映了不为人知的重新设计和重新编码的成果，而这些都来自软件开发者为了设计出灵活可复用的软件而长时间进行的艰苦努力。设计模式捕获了这些解决方案，并用简洁易用的方式表达出来。 设计模式并不要求使用独特的语言特性
标签： 设计模式
上传时间： 2015-06-14
上传用户：athjac
