Advertisement

标准遗传算法及多种群遗传算法的Matlab实现代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供标准遗传算法及其多种群版本的MATLAB实现。适用于解决各种优化问题，支持用户自定义参数和编码方式。 标准遗传算法与多种群遗传算法的Matlab代码用于求解函数最值问题。GA包括交叉变异操作，而MPGA则包含移民操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 标准遗传算法及多种群遗传算法的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供标准遗传算法及其多种群版本的MATLAB实现。适用于解决各种优化问题，支持用户自定义参数和编码方式。 标准遗传算法与多种群遗传算法的Matlab代码用于求解函数最值问题。GA包括交叉变异操作，而MPGA则包含移民操作。
     
  • NSGA 2及NSGA-2的Matlab实现_多目标遗传算法_遗传算法
    优质
    本资源提供基于Matlab平台的NSGA 2（非支配排序遗传算法二代）多目标优化算法实现代码，适用于初学者理解和实践遗传算法及其在多目标问题上的应用。 利用MATLAB实现多目标遗传算法NSGA 2。
     
  • 双种群遗传算法的Matlab代码: Genetic Algorithm-Matlab实现
    优质
    这段资料提供了一个关于如何使用MATLAB编程语言实现双种群遗传算法的详细代码示例。它为理解和应用优化问题中的遗传算法提供了宝贵的资源。 遗传算法（GA）是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来解决有约束和无约束优化问题的方法。在Matlab环境中运行相关代码可以帮助您实现这一目标。 文件清单包括以下内容： - 寻找最佳点的功能。 - 此函数可以将二进制字符串转换为双变量，以便进行交叉和其他操作（这是numbConv的反函数）。 - 成本函数计算器，用于根据每个值分配权重来计算成本函数。 - 程序的主要方法。当您准备好克隆存储库时运行此文件。 规格和变量包括： - `pop`：保存当前人口的变量； - `x`：考虑自变量的范围； - `J`：成本函数（Jx）值； - `numOfPop`：算法中考虑的人口数量。您可以更改并查看操作过程中发生了什么，但这样做可能会消耗更多资源。 - `min_variance`: 作为迭代终止条件的整体最小方差。减少这一点可以增加获得准确最佳点的可能性，并可能导致需要更多的迭代才能达到收敛。 这些参数和函数共同构成了在Matlab环境中实现遗传算法的基础框架。
     
  • ACOGA.rar_蚁群遗传算法_融合蚁群与遗传算法_遗传蚁群算法_蚁群遗传
    优质
    本资源为ACOGA（Ant Colony Genetic Algorithm）相关资料，包含蚁群遗传算法的研究与应用。该算法结合了蚂蚁觅食的智能行为和生物进化原理，通过模拟自然界中的两种现象来优化复杂问题求解过程。适合于深入学习和研究算法融合技术。 蚁群遗传融合算法结合了两种算法的优点，互相补充不足之处。
     
  • MATLAB中的双种群遗传算法源代码
    优质
    本段落提供了一套在MATLAB环境下运行的双种群遗传算法源代码。该代码旨在优化复杂问题求解过程，并通过两个独立但相互作用的种群提高算法探索和开发能力，适用于科研及工程应用领域。 《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结之作。书中所有案例均基于国内各大MATLAB技术论坛网友的实际需求精心设计而成，其中许多内容及求解方法在国内已出版的MATLAB书籍中较为少见。本书采用案例形式，以智能算法为主线，详细讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等常用智能算法在MATLAB中的实现方式。全书共包含30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决实际问题的具体实例，并且由理论介绍、背景说明、MATLAB程序代码展示以及扩展阅读四个部分组成，配有完整的原创程序供读者参考学习。本书不仅适合本科毕业设计和研究生项目的设计指导，在博士低年级课题研究中也有很高的参考价值，同时对于科研人员来说也具有重要的借鉴意义。
     
  • 多群体遗传算法
    优质
    简介：多群体遗传算法是一种进化计算技术，通过维护多个独立的种群来增强搜索效率和多样性，适用于解决复杂优化问题。 这是一种有效避免遗传算法早熟问题的函数优化方法，通过使用移民算子连接不同的种群，实现各群体间的协同进化。
     
  • 利用MATLAB实现多目标遗传算法的代码
    优质
    本简介提供了一个基于MATLAB平台实现多目标遗传算法的代码教程。通过该代码，读者能够理解和应用优化技术解决复杂问题。 使用MATLAB程序求解多目标优化问题的遗传算法，并采用并列选择法进行实现。
     
  • 多目标遗传算法的代码
    优质
    这段代码实现了一种高效的多目标优化遗传算法，适用于解决复杂工程问题中的多目标决策难题。 多目标遗传算法用C语言描述，采用NSGA-II分层操作及拥挤距离法进行非支配排序。
     
  • MPGA.zip_DOA估计_多种群遗传算法在DOA中的应用_遗传算法DOA
    优质
    本研究探讨了利用多种群遗传算法进行DOA（ Direction Of Arrival）估计的应用。通过改进的遗传算法技术，提高了定位精度和效率，在雷达与声纳系统中具有重要价值。 采用多种群遗传算法进行DOA估计可以避免常规遗传算法容易陷入局部最优解的问题。