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遗传算法
<em>遗传算法</em>(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的,并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA这个名称才逐渐为人所知,J.Ho
经典遗传算法
c++代码,适合初学者
遗传算法组卷使用心得
1.什么是<em>遗传算法</em>?      <em>遗传算法</em>(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 2.我们都用它来做什么?      一是基于<em>遗传算法</em>的机器学习,这一研究课题把<em>遗传算法</em>从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的机器学习算法。      二是遗传算
遗传算法---飞机巡航问题
clc,clear sj0=[53.7121 15.3046 51.1758 0.0322 46.3253 28.2753 30.3313 6.9348 56.5432 21.4188 10.8198 16.2529 22.7891 23.1045 10.1584 12.4819 20.1050 15.4562 1.9451 0
优化算法之遗传算法
前几天,在听了学长关于遗传优化算法<em>应用</em>在考虑TMD作用的地震分析之后,感觉到优化算法一系列的优化算法的强大之处。回来也趁热打铁查了一下资料,大致理解一下<em>遗传算法</em>的机理。下面就记录分享一下吧。 一、<em>遗传算法</em>简介 顾名思义,<em>遗传算法</em>是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法,通过借助遗传学的原理,经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体(适者生存)
混沌密码学原理及其应用 廖晓峰,肖迪,陈勇等著 科学出版社
<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em> 廖晓峰,肖迪,陈勇等著 科学出版社
吕金虎《 混沌时间序列分析及其应用》(pdf)
学习<em>混沌</em>时间序列的不错参考! 目录 第一章 引言 <em>混沌</em>的起源 <em>混沌</em>的本质 <em>混沌</em>时间序列 第二章 <em>混沌</em>动力学 几个典型的例子 动力系统的基本概念 特征量 <em>混沌</em>时间序列的判别方法 第三章 时间序列的重构相空间 重构相空间及Takens定理 自相关法和复自相关法 互信息量法 C-C方法 第四章 Lyapunov指数的数值计算方法 定义法 Wolf方法 Jacobian方法 P-范数方法 小数据量方法<em>及其</em>改进 第五章 时间序列的预测 全域法 局域法 加权零阶局域法 加权一阶局域法 基于最大Lyapunov指数的预测方法 基于神经网络的时间序列预测方法 第六章 时间序列的<em>应用</em> 在电力系统短期负荷预测中的<em>应用</em> 证券市场股价波动的<em>混沌</em>分析 在水文预报中的<em>应用</em> 转子剩余寿命的预报 计算机软件失效的预测 在边坡位移中的<em>应用</em> 在DNA序列中的<em>应用</em> 第七章 <em>混沌</em>控制与同步 参考文献
混沌时间序列分析及其应用》作者: 吕金虎、陆君安、陈士华 著 出版时间: 2005年
作者: 吕金虎、陆君安、陈士华 著 出版社: 武汉大学出版社 ISBN: 9787307032644 出版时间: 2005-05 版次: 1 装帧: 平装 开本: 32开 纸张: 胶版纸 页数: 237页
改进型遗传算法及其应用pdf
改进型<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em> 冯宪宾等 比较清晰o
混沌遗传算法及其应用
本文利用<em>混沌</em>运动的遍历性, 提出了一种求解优化问题的<em>混沌</em><em>遗传算法</em>(Chaos Genetic A lgorithm , 简称CGA ) , 该算法的基本思想是把<em>混沌</em>变量加载于<em>遗传算法</em>的变量群体 中, 利用<em>混沌</em>变量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度。研究 结果表明, 该方法效果显著, 明显提高了优化计算效率。
ROS路径规划——遗传算法
源码链接:<em>遗传算法</em> 使用方法: 一.、插件教程【YouTube视频,创客智造】 二、 ROS导航结构分析【ROS navigation】 三、 GA算法包使用说明【google code】 编译和运行 Genetic Algorithm planner 在ga文件夹下运行命令 $ make 从ga/src/evaluatePlanners/genetic_algorithm文件夹下打开...
混沌时间序列的几个例子
<em>混沌</em>时间序列的例子:虫口模型、洛伦兹方程(天气预报模型)、CHne's吸引子 奇怪吸引子、吸引子 几个例子的MATLB程序,可以看到<em>混沌</em>序列的样子
遗传算法综述
作者:刘衍【嵌牛导读】:<em>遗传算法</em>简介与其<em>应用</em>【嵌牛鼻子】:<em>遗传算法</em>  优化算法  java【嵌牛提问】:<em>遗传算法</em>的java实现?【嵌牛正文】:<em>遗传算法</em>(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。一、 算法基础算法主要流程如下图所示: 先对种...
经典的遗传算法代码
很基本也很经典的一个<em>遗传算法</em>例子,非常适合新手学习~本程序是采用delphi编写的窗口程序,很直观,易学~
遗传算法解决路线规划问题(Vehicle Routing Problem based on GA)
I.问题描述 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),车辆路径问题是一种组合优化问题,它由Dantzig 和 Ramser在1959年共同提出。VRP是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线,目标是使得客户的需求得到满足,并能在一定的约束下,达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。VR...
混沌、分形及其应用
一本书,<em>混沌</em>分形<em>及其</em><em>应用</em>,非线性科学,主要讲基础理论,非线性时间序列分析方向或非线性信号处理方向或非线性动力学方向的研究生做论文均可用得到
遗传算法原理及应用pdf
<em>遗传算法</em>原理及<em>应用</em><em>遗传算法</em>原理及<em>应用</em><em>遗传算法</em>原理及<em>应用</em>
混沌分析及其应用
分形与<em>混沌</em>理论实际是数学理论,在自然界广泛存在,当前在控制系统、金融领域的<em>应用</em>相当广泛,提供给爱好者学习。可以结合《<em>混沌</em>学导论》一起学习。
基于混沌遗传算法的无人机路径规划
摘要:提出了一种基于<em>混沌</em><em>遗传算法</em>的无人机航迹路径优化方法,属于无人机航迹规划技术领域。<em>混沌</em><em>遗传算法</em>的基本思想是利用具有精致内在规律的<em>混沌</em>序列来控制遗传操作中的交叉和变异,以取代原有的在一定概率下完全随机的交叉和变异操作,包括确定是否进行交叉或变异操作以及确定交叉或变异操作的具体位置等两个方面,这使得遗传操作从短期看似随机的,而从长期看,则存在着某种精致的内在关系,有利于避免完全随机操作“盲目性”。
《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》PDF完整清晰版
《MATLAB <em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>》 作 者:雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社:西安电子科技大学出版社 本书系统介绍MATLAB<em>遗传算法</em>和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍<em>遗传算法</em>的基础知识,包括<em>遗传算法</em>的基本原理,编码、选择、交叉、变异,适应度函数,控制参数选择,约束条件处理,模式定理,改进的<em>遗传算法</em>,早熟收敛问题<em>及其</em>防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德(Sheffield)大学的MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱<em>及其</em>使用方法,举例说明如何利用<em>遗传算法</em>工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB<em>遗传算法</em>与直接搜索工具箱<em>及其</em>使用方法。 本书取材新颖,内容丰富,逻辑严谨,语言通俗,理例结合,图文并茂,注重基础,面向<em>应用</em>。书中包含大量的实例,便于自学和<em>应用</em>。 本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书,也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。 第一章 <em>遗传算法</em>概述 1 1.1 <em>遗传算法</em>的概念 1 1.2 <em>遗传算法</em>的特点 3 1.2.1 <em>遗传算法</em>的优点 3 1.2.2 <em>遗传算法</em>的不足之处 4 1.3 <em>遗传算法</em>与传统方法的比较 4 1.4 <em>遗传算法</em>的基本用语 6 1.5 <em>遗传算法</em>的研究方向 7 1.6 基于<em>遗传算法</em>的<em>应用</em> 8 第二章 基本<em>遗传算法</em>及改进 11 2.1 <em>遗传算法</em>的运行过程 11 2.1.1 完整的<em>遗传算法</em>运算流程 11 2.1.2 <em>遗传算法</em>的基本操作 13 2.2 基本<em>遗传算法</em> 14 2.2.1 基本<em>遗传算法</em>的数学模型 14 2.2.2 基本<em>遗传算法</em>的步骤 14 2.2.3 <em>遗传算法</em>的具体例证 16 2.3 改进的<em>遗传算法</em> 22 2.3.1 改进的<em>遗传算法</em>一 23 2.3.2 改进的<em>遗传算法</em>二 24 2.3.3 改进的<em>遗传算法</em>三 25 2.3.4 改进的<em>遗传算法</em>四 28 2.4 多目标优化中的<em>遗传算法</em> 30 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的<em>遗传算法</em> 31 第三章 <em>遗传算法</em>的理论基础 34 3.1 模式定理 34 3.2 积木块假设 36 3.3 欺骗问题 37 3.4 <em>遗传算法</em>的未成熟收敛问题<em>及其</em>防止 39 3.4.1 <em>遗传算法</em>的未成熟收敛问题 39 3.4.2 未成熟收敛的防止 40 3.5 性能评估 41 3.6 小生境技术和共享函数 43 第四章 <em>遗传算法</em>的基本原理与方法 45 4.1 编码 45 4.1.1 编码方法 46 4.1.2 编码评估策略 48 4.2 选择 48 4.3 交叉 52 4.4 变异 55 4.5 适应度函数 57 4.5.1 适应度函数的作用 57 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 58 4.5.4 适应度尺度的变换 59 4.6 控制参数选择 60 4.7 约束条件的处理 61 第五章 <em>遗传算法</em>工具箱函数 62 5.1 工具箱结构 62 5.1.1 种群表示和初始化 63 5.1.2 适应度计算 63 5.1.3 选择函数 63 5.1.4 交叉算子 64 5.1.5 变异算子 64 5.1.6 多子群支持 64 5.2 <em>遗传算法</em>中的通用函数 64 5.2.1 函数 bs2rv 64 5.2.2 函数 crtbase 66 5.2.3 函数 crtbp 66 5.2.4 函数 crtrp 67 5.2.5 函数 migrate 68 5.2.6 函数 mut 69 5.2.7 函数 mutate 71 5.2.8 函数 mutbga 72 5.2.9 函数 ranking 74 5.2.10 函数 recdis 76 5.2.11 函数 recint 77 5.2.12 函数 reclin 78 5.2.13 函数 recmut 79 5.2.14 函数 recombin 81 5.2.15 函数 reins 81 5.2.16 函数 rep 84 5.2.17 函数 rws 84 5.2.18 函数 scaling 85 5.2.19 函数 select 86 5.2.20 函数 sus 88 5.2.21 函数 xovdp 88 5.2.22 函数 xovdprs 89 5.2.23 函数 xovmp 90 5.2.24 函数 xovsh 91 5.2.25 函数 xovshrs 92 5.2.26 函数 xovsp 93 5.2.27 函数 xovsprs 94 第六章 <em>遗传算法</em>工具箱的<em>应用</em> 95 6.1 安装 95 6.2 种群的表示和初始化 95 6.3 目标函数和适应度函数 96 6.4 选择 97 6.5 交叉 99 6.6 变异 101 6.7 重插入 101 6.8 <em>遗传算法</em>的终止 102 6.9 数据结构 102 6.10 多种群支持 104 6.11 示范脚本 105 第七章 <em>遗传算法</em><em>应用</em>举例 107 7.1 简单一元函数优化实例 107 7.2 多元单峰函数的优化实例 111 7.3 多元多峰函数的优化实例 115 7.4 收获系统最优控制 118 7.5 装载系统的最优问题 122 7.6 离散二次线性系统最优控制问题 125 7.7 目标分配问题 128 7.8 双积分的优化问题 130 7.9 雷达目标识别问题 131 7.10 图像分割问题 134 7.11 一些测试函数对应的优化问题 136 7.11.1 轴并行超球体的最小值问题 136 7.11.2 旋转超球体的最小值问题 137 7.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值问题 138 7.11.4 Rastrigin函数的最小值问题 139 7.11.5 Schwefel函数的最小值问题 140 7.11.6 Griewangk函数的最小值问题 141 7.11.7 不同权的总和最小值问题 142 7.12 多目标优化问题 142 第八章 使用MATLAB<em>遗传算法</em>工具 146 8.1 <em>遗传算法</em>与直接搜索工具箱概述 146 8.1.1 工具箱的特点 146 8.1.2 编写待优化函数的M文件 148 8.2 使用<em>遗传算法</em>工具初步 149 8.2.1 <em>遗传算法</em>使用规则 149 8.2.2 <em>遗传算法</em>使用方式 150 8.2.3 举例:Rastrigin函数 151 8.2.4 <em>遗传算法</em>的一些术语 156 8.2.5 <em>遗传算法</em>如何工作 157 8.3 使用<em>遗传算法</em>工具求解问题 160 8.3.1 使用<em>遗传算法</em>工具GUI 160 8.3.2 从命令行使用<em>遗传算法</em> 172 8.3.3 <em>遗传算法</em>举例 177 8.4 <em>遗传算法</em>参数和函数 192 8.4.1 <em>遗传算法</em>参数 192 8.4.2 <em>遗传算法</em>函数 203 8.4.3 标准算法选项 207 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 208 9.1 直接搜索工具概述 208 9.2 直接搜索算法 209 9.2.1 何谓直接搜索 209 9.2.2 执行模式搜索 209 9.2.3 寻找函数最小值 210 9.2.4 模式搜索术语 212 9.2.5 模式搜索如何工作 214 9.3 使用直接搜索工具 218 9.3.1 浏览模式搜索工具 218 9.3.2 从命令行运行模式搜索 226 9.3.3 模式搜索举例 229 9.3.4 参数化函数 243 9.4 模式搜索参数和函数 245 9.4.1 模式搜索参数 245 9.4.2 模式搜索函数 253 参考文献 259 因为资源费了很多心思才找到,所以需要赋分!
遗传算法的基本理论与应用
本书旨在系统地介绍<em>遗传算法</em>的理论、<em>应用</em>和发展,共包括9个章节的内容.首先,本书讲述了<em>遗传算法</em>的起源、历程和主要研究方向,介绍了<em>遗传算法</em>的基本原理。其次,讨论了<em>遗传算法</em>的一般收敛性理论,<em>遗传算法</em>的马尔可夫链模型和收敛性分析,<em>遗传算法</em>的随机泛函分析。还介绍了<em>遗传算法</em>的模式理论,特别是<em>遗传算法</em>的模式欺骗性理论,以及欺骗问题的实验分析;并详细讨论了微观遗传策略-遗传算子的分析与设计,以及微观遗传策略中的参数设置和适应性微观遗传策略的设计。讨论了宏观遗传策略-<em>遗传算法</em>结构分析与设计。接下来介绍了<em>遗传算法</em>
MATLAB遗传算法工具箱及应用(超清晰版+源码)
MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>(超清晰版+源码),非常难得真正清晰版本。
数学建模(2)——改进的遗传算法(GA)
改进的<em>遗传算法</em>n 基于上一篇文章的<em>遗传算法</em>,在交叉和变异算子上进行改进n交叉算子配对方式在上一节中,父代个体按照顺序依次两两配对,在此,先将父代以适应度函数(目标函数)值进行排序,目标函数值小的与小的配对,大的与大的配对。交叉点的选取上一节中随机产生交叉点,在此,使用Logistics<em>混沌</em>序列确定交叉点位置。即取一个(0,1)区间上的随机数作为初值,然后利用x(n)=4*x(n-1)(1-x(n-
混沌密码及其在多媒体保密通信中应用的进展_禹思敏
<em>混沌</em>密码学在多媒体中的通信的<em>应用</em>,而且文章详细的介绍了它的进展
《MATLAB遗传算法工具箱及应用》第二版 PDF,添加了完整目录,便于大家查看
《MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>》第二版 PDF,针对matlab新版工具箱进行了一定的增补更新。另外为了便于大家查看,手动添加了完整目录,费了不少功夫呀。 详细目录如下,是一本学习<em>遗传算法</em>的好书! 第一章<em>遗传算法</em>概述 1 1.1 <em>遗传算法</em>的槪念 1 1.2 遗传箅法的特点 3 1.2.1 <em>遗传算法</em>的优点 3 1.2.2 <em>遗传算法</em>的不足之处 4 1.3 <em>遗传算法</em>与传统方法的比较 4 1.4 <em>遗传算法</em>的基本用语 6 1.5 <em>遗传算法</em>的研究方向 7 1.6 基于<em>遗传算法</em>的<em>应用</em> 8 第二章基本<em>遗传算法</em>及改进 11 2.1 <em>遗传算法</em>的运行过程 11 2.1.1 完整的<em>遗传算法</em>运算流程 11 2.1.2 <em>遗传算法</em>的基本操作 13 2.2 基本遗传箅法 14 2.2.1 基本<em>遗传算法</em>的数学模型 14 2.2.2 基本<em>遗传算法</em>的步骤 14 2.2.3 <em>遗传算法</em>的具体例证 16 2.3 改进的<em>遗传算法</em> 22 2.3.1 改进的<em>遗传算法</em>一 23 2.3.2 改进的<em>遗传算法</em>二 24 2.3.3 改进的<em>遗传算法</em>三 25 2.3.4 改进的<em>遗传算法</em>四 27 2.4 多目标优化中的<em>遗传算法</em> 29 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的<em>遗传算法</em> 31 第三章<em>遗传算法</em>的理论基础 33 3.1 模式定理 33 3.2 积木块假设 35 3.3 欺骗问题 36 3.4 <em>遗传算法</em>的未成熟收敛问题<em>及其</em>防止 38 3.4.1 <em>遗传算法</em>的未成熟收敛问题 38 3.4.2 未成熟收敛的防止 39 3.5 性能评估 40 3.6 小生境技术和共享函数 42 第四章<em>遗传算法</em>的基本原理与方法 43 4.1 编码 43 4.1.1 编码方法 44 4.1.2 编码评估策略 46 4.2 选择 46 4.3 交叉 50 4.4 变异 53 4.5 适应度函数 55 4.5.1 适应度函数的作用 55 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 56 4.5.3 适应度函数的种类 56 4.5.4 适应度尺度的变换 57 4.6 控制参数的选择 58 4.7 约束条件的处理 59 第五章<em>遗传算法</em>工具箱函数 60 5.1 工具箱结构 60 5.1.1 种群表示和初始化 61 5.1.2 适应度计算 61 5.1.3 选择函数 61 5.1.4 变异算子 62 5.1.5 交叉算子 62 5.1.6 多子群支持 62 5.2 <em>遗传算法</em>中的通用函数 62 5.2.1 函数bs2rv 62 5.2.2 函数crtbase 64 5.2.3 函数crtbp 64 5.2.4 函数crtrp 65 5.2.5 函数migrate 66 5.2.6 函数mut 67 5.2.7 函数mutate 69 5.2.8 函数mutbga 70 5.2.9 函数ranking 72 5.2.10 函数recdis 74 5.2.11 函数recint 75 5.2.12 函数reclin 76 5.2.13 函数recmut 77 5.2.14 函数recombin 79 5.2.15 函数reins 80 5.2.16 函数rep 82 5.2.17 函数rws 82 5.2.18 函数scaling 83 5.2.19 函数select 84 5.2.20 函数sus 86 5.2.21 函数xovdp 86 5.2.22 函数xovdprs 87 5.2.23 函数xovmp 88 5.2.24 函数xovsh 89 5.2.25 函数xovshrs 90 5.2.26 函数xovsp 91 5.2.27 函数xovsprs 92 第六章<em>遗传算法</em>工具箱的介绍 93 6.1 安装 93 6.2 种群的表示和初始化 93 6.3 目标函数和适应度函数 94 6.4 选择 95 6.5 交叉 97 6.6 变异 98 6.7 重插人 99 6.8 <em>遗传算法</em>举例法的终止 100 6.9 数据结构 100 6.10 多种群支持 101 6.11 示范脚本 103 第七章<em>遗传算法</em><em>应用</em>举例 UM 7.1 简单一元函数优化实例 104 7.2 多元单峰函数的优化实例 108 7.3 多元多峰函数的优化实例 112 7.4 收获系统最优控制 115 7.5 装载系统的最优问题 119 7.6 离散二次线性系统最优 控制问题 122 7.7 目标分配问题 125 7.8 双积分的优化问题 127 7.9 雷达目标识别问题 128 7.1 0图像增强问题 131 7.1 1 —些测试函数对应的优化问题 133 7.1 1.1轴并行超球体的 最小值问题 133 7.1 1.2旋转超球体的最小值问题 134 7.1 1.3 Rosenbrock's Valley最小值问题 135 7.1 1.4 Rastrigin 函数的最小值问题 136 7.1 1.5 Schwefel 函数的最小值问题 137 7.1 1.6 Griewangk 函数的最小值问题 138 7.1 1.7不同权的总和最小值问题 139 7.1 2 多目标优化问题 139 第八章使用MATLAB<em>遗传算法</em>工具 143 8.1 <em>遗传算法</em>与直接搜索工具箱概述 143 8.1.1 工具箱的特点 143 8.1.2 编写待优化函数的M文件 145 8.2 使用<em>遗传算法</em>工具初步 146 8.2.1 <em>遗传算法</em>使用规则 147 8.2.2 <em>遗传算法</em>使用方式 147 8.2.3 举例:Rastrigin 函数 149 8.2.4 <em>遗传算法</em>的一些术语 154 8.2.5 <em>遗传算法</em>如何工作 155 8.3 使用<em>遗传算法</em>工具求解问题 158 8.3.1 使用<em>遗传算法</em>工具GUI 158 8.3.2 从命令行使用<em>遗传算法</em> 170 8.3.3 <em>遗传算法</em>举例 177 8.3.4 混合整数优化 196 8.3.5 用遗传箅法求解混合整数工程设计问题 201 8.4 <em>遗传算法</em>参数和函数 207 8.4.1 <em>遗传算法</em>参数 207 8.4.2 <em>遗传算法</em>函数 217 8.4.3 标准箅法选项 223 第9章 使用matlab直接搜索工具 224 9.1 直接搜索工具概述 224 9.2 直接搜索算法 225 9.2.1 直接搜索 225 9.2.2 执行模式搜索 225 9.2.3 寻找函数最小值 227 9.2.4 模式搜索术语 229 9.2.5 模式搜索如何工作 230 9.3 使用直接搜索工具 235 9.3.1 浏览模式搜索工具 235 9.3.2 从命令行运行模式搜索 245 9.3.3 模式搜索算法举例 248 9.3.4 参数化函数 267 9.3.5 用户绘图函数 269 9.3.6 向量化目标函数和约束函数 272 9.3.7 并行优化ODE问题 274 9.4 模式搜索参数和函数 281 9.4.1 模式搜索参数 282 9.4.2 模式搜索函数 294 9.5 搜索和表决 300 9.5.1 搜索的定义 300 9.5.2 搜索方法 301 9.5.3 搜索类型 301 9.5.4 搜索时机 301 9.6 非线性约束求解箅法 302 第十章<em>遗传算法</em>在图像处理中的<em>应用</em> 303 10.1 基于GA的图像分割方法 303 10.1.1 基于简单GA的图像分割阈值法 303 10.1.2 基于改进GA的图像分割方法 309 10.2 最大类间方差法与GA相结合的图像分割方法 317 10.3 最佳直方图熵法与GA相结合的图像分割方法 319 10.4 最佳直方图熵法与改进GA相结合的图像分割方法 322 10.5 二维最佳直方图熵法及改进GA分割图像方法 325 10.6 基于GA的植物病害叶片中的病斑提取方法 332 10.7 基于遗传神经网络的图像分割方法 333 10.8 基于GA的文字提取方法 336 参考文献 340
混沌及其应用黄瑞生.
<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>黄瑞生.<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>黄瑞生.<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>黄瑞生.<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>黄瑞生.
MATLAB遗传算法工具箱及应用 (包含PDF电子书高清版和书中源码及工具箱)
MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em> 西安电子科技大写 雷英杰 包含PDF电子书高清版和书中源码及工具箱
遗传算法原理及应用》周明,孙海栋.pdf
绝版扫描 <em>遗传算法</em>原理及<em>应用</em> 作者:周明/孙树栋 出版社:国防工业出版社 出版日期:1999
混沌密码学原理及其应用
<em>混沌</em>密码学是非线性科学与密码学交叉融合的一门新的科学。《<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em>》取材新颖,概念清晰,书中不仅介绍了数字<em>混沌</em>学所涉及的基础理论和各种代表性的算法,同时也涵盖了<em>混沌</em>密码学的最新研究成果,以及本学科最新的发展方向。《<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em>》全面而详细地介绍了<em>混沌</em>密码学的理论和相关算法。全书共分为6章,包括<em>混沌</em>理论与密码学基础、基于<em>混沌</em>的分组密码、基于<em>混沌</em>的流密码、<em>混沌</em>公钥密码技术、<em>混沌</em>Hash函数、<em>混沌</em>密码学的安全<em>应用</em>等内容。《<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em>》可供高等院校数学、计算机、通信、信息安全等专业本科生、研究生、教师和科研人员参考。
混沌控制及其优化应用.
<em>混沌</em>控制<em>及其</em>优化<em>应用</em>.<em>混沌</em>控制<em>及其</em>优<em>混沌</em>控制<em>及其</em>优化<em>应用</em>.化<em>应用</em>.
遗传算法及其应用(经典的书籍)
<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>(经典的书籍),特别适合初学者,浅显易懂。
遗传算法——理论、应用与软件实现》pdf版
<em>遗传算法</em>是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其具有健壮性,特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的和非线性问题。以<em>遗传算法</em>为核心的进化算法已与模糊系统理论、人工神经网络等一起成为计算智能研究中的热点,受到许多学科的共同关注。 本书全面系统地介绍了<em>遗传算法</em>的基本理论,重点介绍了<em>遗传算法</em>的经典<em>应用</em>和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了<em>遗传算法</em>的产生与发展、基本思想、基本操作以及<em>应用</em>情况;第2章介绍了基本<em>遗传算法</em>;第3章论述了<em>遗传算法</em>的数学基础;第4章分析了<em>遗传算法</em>的多种改进方法;第5章初步介绍了进货计算理论体系;第6章介绍了<em>遗传算法</em><em>应用</em>于数值优化问题;第7章介绍了<em>遗传算法</em><em>应用</em>于组合优化问题;第8章介绍了<em>遗传算法</em><em>应用</em>于机器学习;第9章讨论了<em>遗传算法</em>在智能控制中的<em>应用</em>;第10章讨论了<em>遗传算法</em>与人工生命研究的相关问题;第11章介绍了<em>遗传算法</em>在图像处理、模式识别中的<em>应用</em>。 本书可供从事计算智能、自动控制、图像处理与模式识别、系统工程、优化设计、高性能计算等专业领域的研究人员阅读,也可供研究生及高年级大学生参考。
遗传算法Demo
matlab开发的<em>遗传算法</em>Demo案例。是初学者学习使用<em>遗传算法</em>的首选
一种基于混沌加密的二值图像数字水印算法
  以Logistic<em>混沌</em>映射的初值作为密钥,产生<em>混沌</em>序列构成加密模板来加密二值图像水印。在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测。该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。
遗传算法及其应用.pdf
<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em><em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em><em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>.pdf
雷英杰,张善文___MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)
西安电子科技大学出版社于2014年出版的《MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>》(第二版),由雷英杰,张善文主编,是学习使用<em>遗传算法</em>求解问题的不可多得的好书,欢迎<em>下载</em>,仅供学习之用,不得用于商业目的!!!!
遗传算法基本原理及在互联网中的应用
对算法产生的每个染色体进行评价,并基于适应值来选择染色体,是适应性更好的染色体有更多的繁殖机会。在<em>遗传算法</em>中,通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码,即染色体,形成初始种群;通过适应度函数给每个染色体一个评价值,淘汰低适应度的个体,选择高适应度的个体参加遗传操作,经过遗传操作后的个体形成下一代新的种群。再对新种群进行下一轮的进化。
雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》(清晰版)
雷英杰《MATLAB <em>遗传算法</em>工具箱与<em>应用</em>》(清晰版),文件太大超过限制了,所以在百度网盘里上传,链接在这个文本文件里。需要的可以<em>下载</em>。
遗传算法论文集.rar
自适应并行<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>研究.caj 基于<em>遗传算法</em>的多传感器自适应噪声抵消器.caj 改进的<em>混沌</em><em>遗传算法</em>.PDF <em>混沌</em><em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>.PDF 广义自适应<em>遗传算法</em>.caj 基于交互式多目标<em>遗传算法</em>的无源滤波器优化设计.caj ....共39个文件
混沌遗传算法中的应用
<em>混沌</em>与<em>遗传算法</em>相结合,体现了其优越性能,通过对由差分方程生成的<em>混沌</em>序列的分析,利用<em>混沌</em>序列内在的伪随机性,将<em>混沌</em>引入到<em>遗传算法</em>的初始种群的生成、交叉算子、变异算子中,由此得到了<em>混沌</em>遗传优化算法
一种改进的遗传算法及其应用
一种改进的<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em> 一种改进的<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em> 一种改进的<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>
混沌时间序列分析及其应用(吕金虎等
<em>混沌</em>时间序列分析<em>及其</em><em>应用</em>(吕金虎等
遗传算法的无功优化matlab实现
基于<em>遗传算法</em>的无功优化matlab实现方法软件包,调试基本通过,可直接<em>下载</em><em>应用</em>,具体例子可以自己修改一下原代码.
33节点的遗传算法无功优化MATLAB程序
33节点的<em>遗传算法</em>无功优化MATLAB程序,可以直接运行
并行遗传算法的程序源代码
这是一个简单的并行<em>遗传算法</em>源代码,由Denis Cormier (North Carolina State University)的串行程序修改得到的
菜鸟学matlab之智能算法(3)————————遗传算法的介绍及代码实现
一.算法概述
基于混沌序列的盲检测数字音频水印算法
<em>混沌</em>序列加密的音频水印算法 有很想的鲁棒性
混沌蚁群算法
<em>混沌</em>蚁群算法源代码,希望对<em>混沌</em>算法研究者有所帮助。
遗传算法及其应用(讲述了遗传算法
<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em> 详细讲述了<em>遗传算法</em>的由来<em>及其</em><em>应用</em>
游戏编程中的人工智能技术-第三章:遗传算法入门(一)
写在算法之前:1、<em>遗传算法</em>的本质是优胜劣汰,优胜劣汰的方法是轮盘赌选择。n                            2、学习<em>遗传算法</em>程序的关键是:<em>遗传算法</em>使用的情境是什么,如何在情境中使用<em>遗传算法</em>。<em>遗传算法</em>只是理论,你如何在实际的情境中构造它?还有的关键是:了解什么时候认为<em>遗传算法</em>已经成功。
退火遗传算法及其应用
退火<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em> 退火<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>
混沌神经网络及其应用
<em>混沌</em>神经网络<em>及其</em><em>应用</em>.pdf
遗传算法及其在电力系统中的应用_ppt
<em>遗传算法</em><em>及其</em>在电力系统中的<em>应用</em>,给出了很多详细的求解过程以及流程图,希望对大家有用。
DCT域自适应混沌加密的二值图像数字水印算法
李淑明等
遗传算法及其在水科学中的应用.pdf
<em>遗传算法</em><em>及其</em>在水科学中的<em>应用</em>.pdf
改进的快速遗传算法在函数优化中的应用
改进的快速<em>遗传算法</em>在函数优化中的<em>应用</em>,<em>遗传算法</em>具有很大的用处
车间调度及其遗传算法
车间调度<em>及其</em><em>遗传算法</em>,经典的算法优化书籍,把<em>遗传算法</em>和实际<em>应用</em>结合,是否有效,值得一看
遗传优化算法,matlab实现程序,有详细注释,可以直接运行
遗传优化算法,matlab实现程序,有详细注释,可以直接运行
混沌分形及其应用
<em>混沌</em>分形<em>及其</em><em>应用</em>,为有志于分形技术的人士准备的
混沌及其应用part1.PDF
<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>,第二版,黄润生黄浩编著,449页,武汉大学出版社。 本书对非线性动力学中极为重要的分岔、<em>混沌</em>、分维和奇怪吸引子<em>及其</em>相互关联的问题作了深入浅出的论述,最后阐明了以<em>混沌</em>理论为基础的长期预报的相空间模式以及<em>混沌</em>在保密通信、神经网络和经济科学中的<em>应用</em>。 原文件比较大,分三部分上传。
混沌时间序列分析及其应用
很好的<em>混沌</em>理论教程!经典哦~~~~~~~~~~~~~
人工智能及其应用(第五版)蔡自兴
高清+书签,非常清晰....
混沌同步及其应用
<em>混沌</em>同步<em>及其</em><em>应用</em>.ppt 基础的概念和<em>应用</em>。
混沌及其应用part3
<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>,第二版,黄润生黄浩编著,449页,武汉大学出版社。 本书对非线性动力学中极为重要的分岔、<em>混沌</em>、分维和奇怪吸引子<em>及其</em>相互关联的问题作了深入浅出的论述,最后阐明了以<em>混沌</em>理论为基础的长期预报的相空间模式以及<em>混沌</em>在保密通信、神经网络和经济科学中的<em>应用</em>。 原文件比较大,分三部分上传。
混沌及其应用part2.PDF
<em>混沌</em><em>及其</em><em>应用</em>,第二版,黄润生黄浩编著,449页,武汉大学出版社。 本书对非线性动力学中极为重要的分岔、<em>混沌</em>、分维和奇怪吸引子<em>及其</em>相互关联的问题作了深入浅出的论述,最后阐明了以<em>混沌</em>理论为基础的长期预报的相空间模式以及<em>混沌</em>在保密通信、神经网络和经济科学中的<em>应用</em>。 原文件比较大,分三部分上传。
一类封闭系统的混沌模型及其应用01
一类封闭系统的<em>混沌</em>模型<em>及其</em><em>应用</em>01
《Matlab遗传算法工具箱及应用》源码
这是MATLAB <em>遗传算法</em>工具箱和<em>应用</em>的例子 1.附件结构: gatbx.rar: (1)gatbx-origin.zip; (2)gatbx-toolbox.rar; (3)gatbx-example.rar 2.调试所用Matlab版本是6.5,gatbx-toolbox是调试过程中使用的工具箱,有些热心的研友已经提供了该工具箱,之所以再贴一遍,是因为6.5版本下调试该工具箱会出现一些错误提示,在该版本中已经进行了改正,使用该工具箱只需要将压缩包下的gatbx和gatbx\Test_fns加入到Matlab搜索路径即可,另外gatbx-origin是Sheffield大学提供的原始版本的工具箱,未做任何改动,两者可做比较之用 3.gatbx-example是算例调试源码和各算例的调试说明,大家可以对照原书进行比较 4.窃以为gatbx工具箱较之Matlab7新版下的gads工具箱更能让人熟悉和了解<em>遗传算法</em>的原理和计算过程,虽然在可视化方面不及gads 5.学习<em>遗传算法</em>如果首先用熟相关工具箱的话,能够先培养信心,然后更有兴趣去专研和了解具体的算法,如果就用现有的工具箱就能解决问题的话,不了解其详细的算法也未尝不可,毕竟不是每个研友都能向see_moonlight那样开发自己的工具箱吧,
混沌加密的MATLAB实现
<em>混沌</em>加密的MATLAB实现,可以直接使用,有直接的MATLAB.M文件
一种基于Bandelet变换的数字图像水印算法
一种基于Bandelet变换的数字图像水印算法
基于DCT和混沌的双重图像水印算法
为实现图像版权和完整性认证,提出一种基于DCT和<em>混沌</em>的双重水印算法。对图像进行DCT分块,在低频部分利用SVD方法嵌入鲁棒水印,在高频部分用系数大小关系嵌入脆弱水印,从而实现了盲检测。仿真实验结果表明,由于鲁棒水印具有一定的抗JPEG能力,脆弱水印能抵抗较强的噪声攻击,因此该算法是有效的
遗传算法及其应用
人工智能 <em>遗传算法</em> 进化算法 <em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>
非线性系统中混沌控制方法_同步原理及其应用前景_二
非线性系统中<em>混沌</em>控制方法、 同步原理<em>及其</em><em>应用</em>前景(二) 第二部分 <em>混沌</em>同步的类型<em>及其</em>原理
混沌图像加密
亲测亲测可用,用自定义序列对图像进行加密,logic加密 可用,用自定义序列对图像进行加密,logic加密
遗传算法十本书籍资料
很多买不到了,能买的话大家还是支持正版 1.<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>(经典的书籍) 2.<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>(经典的书籍) 3.<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em>(经典的书籍) 4.演化程序——<em>遗传算法</em>和数据编码的结合 5.<em>遗传算法</em>的数学基础 6.<em>遗传算法</em><em>及其</em><em>应用</em> 7.<em>遗传算法</em>——理论、<em>应用</em>与软件实现 8.<em>遗传算法</em>与工程设计 9.<em>遗传算法</em>原理及<em>应用</em> 10.用于最优化的计算智能
简单遗传算法实现(MATLAB)
前面课程实际实现了个简单遗传,在这里分享一下(用MATLAB实现)。 n<em>遗传算法</em>的基本原理我理解的就是启发式随机搜索。 n启发式,就是根据优化目标进行择优。 n随机搜索,就是利用指定分布的随机数计算优化函数,从而达到搜索的目的。 n<em>遗传算法</em>的步骤大致分为3个,选择,交叉,变异。 n原理在这里就不赘述了 n代码在百度盘http://pan.baidu.com/s/1bojSb99
量子计算 开放环境中QKH模型的量子仿真程序 (C语言)
《量子<em>混沌</em>运动:量子计算中的干扰<em>及其</em>影响》 – 叶宾 仇量著n附录:开放环境中QKH模型的量子仿真程序nvs2017运行正常.nqkh.cppn#include &amp;amp;amp;lt;cstdlib&amp;amp;amp;gt;n#include &amp;amp;amp;lt;cstdio&amp;amp;amp;gt;n#include &amp;amp;amp;lt;cmath&amp;amp;amp;gt;n#include &amp;amp;amp;lt;ctime&amp;amp;a
遗传算法运用
<em>遗传算法</em>是一种非常有用的算法,可以用于求解最小值,TSP问题等等n对于算法基本思想,这里就不写了,毕竟到处都有,直接给出一个用<em>遗传算法</em>求解最小值的代码(附有详细注释)nnn% 【例8.1】 罗森布罗克 ( Rosenbrock ) 函数为f(x1, x2) = 100(x1^2 - x2)^2 + (1 - x1)^2 ,试用<em>遗传算法</em>计算此函数在区域 内的最大值。nnclear all
MATLAB遗传算法工具箱及应用
MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>。详细介绍了<em>遗传算法</em>的<em>应用</em>,帮助学习<em>遗传算法</em><em>及其</em>工具箱的<em>应用</em>
MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)雷英杰+PPT
MATLAB<em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>(第二版)雷英杰扫描版+PPT
微分方程、动力系统与混沌导论.pdf
微分方程、动力系统与<em>混沌</em>导论.pdf 本书主要介绍了线性系统、非线性系统、平面系统、洛伦茨系统、离 散动力系统等,还分别介绍了这些知识在生物学、电路理论、力学等方面 的<em>应用</em>。本书是介绍动力系统最值得推荐的一本经典教材,它从整体的、 动态系统的观点介绍ODE 的理论。每章后面都附有颇具参考价值的习题, 可以帮助学生巩固所学知识。 本书适合作为高等院校数学专业以<em>及其</em>他理工科专业高年级学生学习 动力系统的教材或参考书。
混沌时间预测.zip
最近在研究<em>混沌</em>时间序列,想了解基本知识,看的一本书叫做《<em>混沌</em>时间序列分析<em>及其</em><em>应用</em>》
吕金虎等编写的《混沌时间序列分析及其应用
吕金虎等编写的《<em>混沌</em>时间序列分析<em>及其</em><em>应用</em>》 国内比较权威的<em>混沌</em>时间序列教材 !
微分方程、动力系统与混沌导论(中文版)
微分方程、动力系统与<em>混沌</em>导论,中文版,对于想学习动力系统的人是不错的入门书
《MATLAB 遗传算法工具箱及应用·第二版》非扫描word转pdf完整版(极致清晰)
《MATLAB <em>遗传算法</em>工具箱及<em>应用</em>·第二版》一书的word转pdf版,为保护版权不对外提供原书的word版。本文件是在原书word版的基础上转换成pdf而成,非扫描版,极致清晰。 作 者:雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社:西安电子科技大学出版社 第一章 <em>遗传算法</em>概述 1 1.1 <em>遗传算法</em>的概念 1 1.2 <em>遗传算法</em>的特点 3 1.2. 1 <em>遗传算法</em>的优点 3 1.2.2 <em>遗传算法</em>的不足之处 4 1.3 <em>遗传算法</em>与传统方法的比较 4 1.4 <em>遗传算法</em>的基本用语 6 1.5 <em>遗传算法</em>的研究方向 7 1.6 基于<em>遗传算法</em>的<em>应用</em> 8 第二章 基本<em>遗传算法</em>及改进 11 2.1 <em>遗传算法</em>的运行过程 11 2.1.1 完整的<em>遗传算法</em>运算流程 11 2.1.2 <em>遗传算法</em>的基本操作 13 2.2 基本<em>遗传算法</em> 14 2.2.1 基本<em>遗传算法</em>的数学模型 14 2.2.2 基本<em>遗传算法</em>的步骤 14 2.2.3 <em>遗传算法</em>的具体例证 16 2.3 改进的<em>遗传算法</em> 22 2.3.1 改进的<em>遗传算法</em>一 23 2.3.2 改进的<em>遗传算法</em>二 24 2.3.3 改进的<em>遗传算法</em>三 25 2.3.4 改进的<em>遗传算法</em>四 28 2.4 多目标优化中的<em>遗传算法</em> 30 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的<em>遗传算法</em> 31 第三章 <em>遗传算法</em>的理论基础 34 3.1 模式定理 34 3.2 积木块假设 36 3.3 欺骗问题 37 3.4 <em>遗传算法</em>的未成熟收敛问题<em>及其</em>防止 39 3.4.1 <em>遗传算法</em>的未成熟收敛问题 39 3.4.2 未成熟收敛的防止 40 3.5 性能评估 41 3.6 小生境技术和共享函数 43 第四章 <em>遗传算法</em>的基本原理与方法 45 4.1 编码 45 4.1.1 编码方法 46 4.1.2 编码评估策略 48 4.2 选择 48 4.3 交叉 52 4.4 变异 55 4.5 适应度函数 57 4.5.1 适应度函数的作用 57 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 58 4.5.4 适应度尺度的变换 59 4.6 控制参数选择 60 4.7 约束条件的处理 61 第五章 <em>遗传算法</em>工具箱函数 62 5.1 工具箱结构 62 5.1.1 种群表示和初始化 63 5.1.2 适应度计算 63 5.1.3 选择函数 63 5.1.4 交叉算子 64 5.1.5 变异算子 64 5.1.6 多子群支持 64 5.2 <em>遗传算法</em>中的通用函数 64 5.2.1 函数 bs2rv 64 5.2.2 函数 crtbase 66 5.2.3 函数 crtbp 66 5.2.4 函数 crtrp 67 5.2.5 函数 migrate 68 5.2.6 函数 mut 69 5.2.7 函数 mutate 71 5.2.8 函数 mutbga 72 5.2.9 函数 ranking 74 5.2.10 函数 recdis 76 5.2.11 函数 recint 77 5.2.12 函数 reclin 78 5.2.13 函数 recmut 79 5.2.14 函数 recombin 81 5.2.15 函数 reins 81 5.2.16 函数 rep 84 5.2.17 函数 rws 84 5.2.18 函数 scaling 85 5.2.19 函数 select 86 5.2.20 函数 sus 88 5.2.21 函数 xovdp 88 5.2.22 函数 xovdprs 89 5.2.23 函数 xovmp 90 5.2.24 函数 xovsh 91 5.2.25 函数 xovshrs 92 5.2.26 函数 xovsp 93 5.2.27 函数 xovsprs 94 第六章 <em>遗传算法</em>工具箱的<em>应用</em> 95 6.1 安装 95 6.2 种群的表示和初始化 95 6.3 目标函数和适应度函数 96 6.4 选择 97 6.5 交叉 99 6.6 变异 101 6.7 重插入 101 6.8 <em>遗传算法</em>的终止 102 6.9 数据结构 102 6.10 多种群支持 104 6.11 示范脚本 105 第七章 <em>遗传算法</em><em>应用</em>举例 107 7.1 简单一元函数优化实例 107 7.2 多元单峰函数的优化实例 111 7.3 多元多峰函数的优化实例 115 7.4 收获系统最优控制 118 7.5 装载系统的最优问题 122 7.6 离散二次线性系统最优控制问题 125 7.7 目标分配问题 128 7.8 双积分的优化问题 130 7.9 雷达目标识别问题 131 7.10 图像分割问题 134 7.11 一些测试函数对应的优化问题 136 7.11.1 轴并行超球体的最小值问题 136 7.11.2 旋转超球体的最小值问题 137 7.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值问题 138 7.11.4 Rastrigin函数的最小值问题 139 7.11.5 Schwefel函数的最小值问题 140 7.11.6 Griewangk函数的最小值问题 141 7.11.7 不同权的总和最小值问题 142 7.12 多目标优化问题 142 第八章 使用MATLAB<em>遗传算法</em>工具 146 8.1 <em>遗传算法</em>与直接搜索工具箱概述 146 8.1.1 工具箱的特点 146 8.1.2 编写待优化函数的M文件 148 8.2 使用<em>遗传算法</em>工具初步 149 8.2.1 <em>遗传算法</em>使用规则 149 8.2.2 <em>遗传算法</em>使用方式 150 8.2.3 举例:Rastrigin函数 151 8.2.4 <em>遗传算法</em>的一些术语 156 8.2.5 <em>遗传算法</em>如何工作 157 8.3 使用<em>遗传算法</em>工具求解问题 160 8.3.1 使用<em>遗传算法</em>工具GUI 160 8.3.2 从命令行使用<em>遗传算法</em> 172 8.3.3 <em>遗传算法</em>举例 177 8.4 <em>遗传算法</em>参数和函数 192 8.4.1 <em>遗传算法</em>参数 192 8.4.2 <em>遗传算法</em>函数 203 8.4.3 标准算法选项 207 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 208 9.1 直接搜索工具概述 208 9.2 直接搜索算法 209 9.2.1 何谓直接搜索 209 9.2.2 执行模式搜索 209 9.2.3 寻找函数最小值 210 9.2.4 模式搜索术语 212 9.2.5 模式搜索如何工作 214 9.3 使用直接搜索工具 218 9.3.1 浏览模式搜索工具 218 9.3.2 从命令行运行模式搜索 226 9.3.3 模式搜索举例 229 9.3.4 参数化函数 243 9.4 模式搜索参数和函数 245 9.4.1 模式搜索参数 245 9.4.2 模式搜索函数 253 参考文献 259
DCT域图像数字水印算法的分析和实现源代码
本文图像水印源代码,要是用的话请把里面的后缀为(.bmp)的图片变为自己的(.bmp)然后将源代码中在相关的代码变为对应的久可以
混沌密码学原理及其应用课件(PDF)
《<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em>》讲述了:<em>混沌</em>密码学是非线性科学与密码学交叉融合的一门新的科学。《<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em>》取材新颖,概念清晰,书中不仅介绍了数字<em>混沌</em>学所涉及的基础理论和各种代表性的算法,同时也涵盖了<em>混沌</em>密码学的最新研究成果,以及本学科最新的发展方向。《<em>混沌</em>密码学原理<em>及其</em><em>应用</em>》全面而详细地介绍了<em>混沌</em>密码学的理论和相关算法。全书共分为6章,包括<em>混沌</em>理论与密码学基础、基于<em>混沌</em>的分组密码、基于<em>混沌</em>的流密码、<em>混沌</em>公钥密码技术、<em>混沌</em>Hash函数、<em>混沌</em>密码学的安全<em>应用</em>等内容。
车间调度遗传算法程序
车间调度的<em>遗传算法</em>程序,以FT10为仿真对象。
基于DCT变换的数字水印算法
DCT离散余弦变换实现数字水印算法;在进行水印嵌入时,先对水印用了Arnold变换;包含了几种不同的水印攻击
Greenfoot中文版下载
喜欢Java编程的同学有很多,但是学习的过程未免有些枯燥。那么有没有一种快乐轻松的学习方式呢?这里我给大家推荐一款学习Java编程的软件Greenfoot,通过它来编写java小游戏非常方便,更重要的是使用它能够提高Java编程能力,同时加深对面向对象编程思想的理解。 为了帮助大家使用和交流Greenfoot编程技巧,我建立了一个QQ群(群号:29411309),有兴趣的同学可以加入进行讨论。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qianer/4281899?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qianer/4281899?utm_source=bbsseo[/url]
C++Builder制作成的放大镜下载
C++Builder制作成的放大镜.可以实现放大图像而不产生模糊背影.测试过了.beta版本 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/freezjf2010/2348665?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/freezjf2010/2348665?utm_source=bbsseo[/url]
codesmith模板说明下载
主要介绍了codesmith中NetTiers.cst模板中各种属性的含义及基本的语法介绍。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wcsjsdn/2726753?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wcsjsdn/2726753?utm_source=bbsseo[/url]
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