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ICA算法中使用多个优化问题

资 源 简 介

在计算机科学中,帝国主义竞争算法 (ICA) 是一种计算方法,用来解决优化问题的不同类型。最喜欢的进化计算领域中的方法,独立分量分析并不需要在其优化过程中函数的梯度。从特定的角度来看,独立分量分析可以认为社会相对应的遗传算法 (气) 指针。ICA 是进化的数学模型和计算机模拟的人类社会,而天然气进化的基于生物物种进化。让我们假设我们正在使用的算法来查找函数的全局最小值y = f (x 1,x 2,x 3,......,xNvar)其中 Nvar 是编号变量进行优化,即优化问题的方面。在编写的代码中,计算的成本 (或成反比电源) 的所有国家都在一起。那就是,要运行此代码查找函数 f.The 帮助文件的全局最小值就包括要使用的代码。

文 件 列 表

Chared ICA Code
AssimilateColonies.m
BenchmarkFunction.m
CreateInitialEmpires.m
DisplayEmpires.m
GenerateNewCountry.m
How to use the Imperialist Competitive Algorithm code.pdf
ImperialistCompetitveAlgorithm_GlobalOptimizationStrategy.m
Imperialistic Competitive Algorithm (ICA) IEEE CEC 2007.pdf
ImperialisticCompetition.m
myrandint.m
PossesEmpire.m
PSOClass4.m
Read ME.txt
RevolveColonies.m
testfunction11.m
UniteSimilarEmpires.m
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