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人工蜂群算法解决函数优化问题
人工蜂群算法解决函数优化问题代码，内含Sphere，rastrigin，rosenbrock等标准测试函数 -
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微粒群算法[PSO ]
微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术， 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。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。 -
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30个matlab神经网络的案例
共有30个matlab神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。 -
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基于遗传算法的TSP问题求解
旅行商问题、邮路问题、装配线上的螺母问题和产品的生产安排问题等，都可以归结为TSP问题，代码采用matlab语言编程，采用遗传算法求解TSP问题，包含了适应度函数、选择、交叉和变异等所有子函数的代码。 -
蚁群算法（ACO）和粒子群算法（PSO）的混合算法解决旅行商问题（TSP）
蚁群算法（ACO）和粒子群算法（PSO）的混合算法解决旅行商问题（TSP）的matlab代码 -
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