采用差分进化算法对极限学习机进行优化选择

基于改进差分进化算法-径向基神经网络的电热水浴串级控制系统研究.pdf

python代码随处可见，利用python进行相关的操作和实现时每一个python入门者必不可少的内容，这里利用python 的相关知识，简单的进行了实验，希望对大家有所帮助

在目标跟踪领域，粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势，但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时，会产生粒子贫化问题，导致滤波精度不稳定.针对这种问题，本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体，蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率，伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索，并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索，从而提高粒子整体的质量和合理的分布；引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能，将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.

差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术， 对于实值参数的优化具有较强的鲁棒性． 为了提 高差分进化算法的寻优速度、 克服启发式算法常见的早熟收敛问题， 许多学者对差分进化算法进行改进． 本文综述 差分进化的基本形式及其多种改进形式， 讨论它们的优缺点， 指出下一步的改进方向

matlab源码

基于改进差分进化算法的加热炉调度方法.docx

包含最基础的de差分进化算法，pso粒子群优化算法，以及fmincon（）等函数中最常用的内点法

分析基于联合补货策略的供应商选择与商品订货量分配协同决策问题,设计一种有效的改进差分进化算法(Improved differential evolution,IDE)进行求解.在考虑商品异质性带来的分组约束基础上,构建一种拓展的供应商选择与订货量分配协同决策新模型.对比算例分析表明,IDE在求解此问题及其扩展问题时优于标准差分进化算法和模拟退火算法,随机生成的大规模算例进一步验证了IDE求解此类复杂问题的优越性.

用于全局优化和现实世界工程问题的基于适应度-距离-平衡的自适应引导差分进化 (FDB-AGDE) 算法。