烟花算法matlab程序

python，烟花算法用于蚊子分类，二分类问题，利用tkinter库进行简单的交互式操作界面设计.

针对共生生物搜索算法存在易早熟、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法.在“互利共生”阶段,根据适应度值将种群划分为两个子种群,设计有针对性的进化策略,使两个子种群分别负责开发和探索,有效地平衡算法的收敛速度与精度;在“偏利共生”阶段,利用最优个体的方向性引导信息,引入拉伸因子和差分扰动向量,并修正个体更新模式,从而在提高算法收敛速度的同时保证种群的多样性;模拟寄生体和宿主的生物关系,提出精英“寄生”机制,进一步平衡算法在整个迭代过程中的探索与开发能力.对与标准共生生物算法、改进后的共生生物搜索算法以及其他4个群智能进化算法在17个函数上的测试结果进行比较分析,结果表明所提出的算法精度更佳,收敛速度优势明显.

为扩展量子智能算法的研究领域,根据模拟退火算法的思想,提出量子模拟退火算法(QSA).定义了量子染色体相位邻域空间,缩小了算法搜索范围;引入信息熵的概念,避免了搜索的盲目性;给出一个量子的旋转角增量的表达式,简化了计算过程;采用Boltzmann概率分布原则接受新解,提高了算法的搜索性能;同时增加了量子变异操作和量子随机行为,可以防止算法早熟现象.研究结果表明:该算法具有较强的全局收敛性和搜索能力.

多目标函数，在多个约束条件的情况下用遗传算法找出最优解 matlab源程序 可供参考

GSA引力搜索.rar

植物根系模拟和数值函数优化的根系生长模型

根据混沌理论关于进化与混沌的关系, 设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“ 尺度 收缩” 的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的 有效实现; 而采用“ 尺度收缩” 策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值, 提高了算法性能,是解 决优化问题的有效方法。

数学建模源码集锦-多种群遗传算法的函数优化方法应用实例

基于粒子群算法利用Matlab平台对函数Rastrigrin函数、Griewank函数、Foxhole函数进行优化。