粒子群优化算法应用实例--函数最值问题求解

使用粒子群算法求解一个简单地二元函数最小值！解决函数最值问题！

论文研究-二元蚁群优化算法研究综述.pdf

二元蚁群优化算法作为蚁群算法改进的一种，其独特的随机二元网络结构在离散域及连续域优化问题中均得到较好的应用，但探索和利用的冲突、单一种群寻优的局限性以及算法评价次数的增加均限制了二元蚁群算法更好的发展。从一维细胞自动机入手，首先对二元蚁群优化算法的基本模型进行描述，然后讨论了近年来对二元蚁群优化算法的若干改进及应用；最后评述了二元蚁群优化算法未来的研究方向和主要研究内容。

遗传算法函数优化二元一次函数

f=100*(x.^2-y).^2+(1-x).^2,遗传算法函数优化，二元一次函数参考，经运行，可实现，里面hanshuga2.m是遗传算法优化代码，tuxing2是函数图像代码

光束远场强度整型的二元光学器件设计（基于G-S算法）

本程序实现了对远场光束的强度整形的二元光学器件的设计，程序采用窗口文件读取模式，从一张待设计的光强分布图程序将利用G-S算法设计出所需要的二元光学器件。

二元序列的Berlekamp-Massey算法的matlab程序

当时学密码学时，作业有一道题求序列的最小生成多项式。嫌麻烦，用matlab写了一个Berlekamp-Massey算法的程序。

类运算符重载设计定义一个二维方阵类 matrix。通过重载二元运算符“+”、“-”、“*”和一元运算符“~”， 来实现矩阵加、矩阵减、矩阵乘以及矩阵转置。

定义一个二维方阵类 matrix。通过重载二元运算符“+”、“-”、“*”和一元运算符“~”， 来实现矩阵加、矩阵减、矩阵乘以及矩阵转置。

粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题

用粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题，稍微更改一下即可求任意函数最值

JavaServlet制作的验证码

拿来就可以用的JAVA验证码源码，JavaServlet制作

禁忌搜索算法解决二元连续函数问题

禁忌搜索算法解决二元连续函数问题，二元变量均有自己的范围约束，在此条件下求极值

二元函数的遗传算法代码

基于二元函数的遗传算法代码，包括初始化，选择，交叉，变异，适应度评价等子函数。

粒子群算法示例程序

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重

全局人工鱼群算法进行二元函数寻优

全局人工鱼群算法进行二元函数寻优，算法在MATLAB2016a里测试通过。

遗传算法解决函数优化问题

利用遗传算法选择，交叉，变异思想解决多元函数优化问题，本代码是求解多元函数的极小值。稍作修改可以求解任意多元函数的极值。

matlab开发-二元粒子群优化

matlab开发-二元粒子群优化。这是我论文的一个样本源代码，即：“一个新的二进制粒子群优化”。

论文研究-连续空间二元粒子群算法理论研究综述.pdf

连续空间的二元粒子群算法通过搜索空间与解空间相分离, 在离散域及连续域优化问题中均得到较好的应用, 但标准二元粒子群算法离散化机理存在的缺陷以及“探索”和“利用”的冲突均限制了二元粒子群算法更好的发展。从离散化机理的改进、算法的融合、协同控制以及算法的描述工具等方面入手, 讨论了近年来对二元粒子群算法的若干改进及应用; 最后评述了二元粒子群算法未来的研究方向和主要研究内容。

Berlekamp-Massey Algorithm 密码学B-M算法的python实现

Berlekamp-Massey Algorithm 密码学B-M算法的python语言实现

基于Ti-Cu二元共晶团簇的Ti-Zr-Cu-Ni-Sn块体金属玻璃

基于Ti-Cu二元共晶团簇的Ti-Zr-Cu-Ni-Sn块体金属玻璃，霍阳，羌建兵，以铜为心的[Cu-Cu4Ti8]立方八面体共晶团簇为基础，利用团簇加链接原子模型设计具有大玻璃形成能力（GFA）的Ti基块体金属玻璃合金。据�

论文研究-一种求解组卷问题的二元粒子群算法.pdf

节能是无线传感器网络设计中的一个重要的目标，而路由算法对无线传感器网络的能量消耗有着重要的影响，所以提高路由算法的有效性，以减少网络中的能量消耗是非常必要的。在原LEACH-DCHS算法的基础上，提出了LEACH-DCHS CM（LEACH-DCHS Cluster Maintenance）算法。LEACH-DCHS CM通过延长网络稳定通信时间，同时兼顾网络中节点能量的均匀消耗，来达到节省能量的目的。仿真分析表明，新的算法在节能和信息传输的实时性方面较已有算法有很大的提高。