Gigabyte技嘉GA-H61M-DS2(rev.2.x) 主板BIOS最后的固件10a

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此 MATLAB 代码可帮助您了解使用二进制 GA 和 PSO 技术实现的经济负载调度。 使用无损失和有损失情况的编码演示了 ELD 问题... 参考：Sivanandam、SN 和 SN Deepa。 软计算原理（附光盘）。 约翰威利父子公司，2007 年。

资源提供了遗传算法（GA）的matlab的代码实现，其中按照遗传算法流程图，代码结构按照流程顺序，被划分为不同的独立模块，代码中以求非线性函数最大值为例，通过修改此代码可实现常见的优化问题求解。

不使用遗传算法工具箱，编程实现求解N个点在边长为10的正方形内的均匀分布问题。

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GA-具有排名的转盘式选择算子，求函数最大值

1.两种优化算法 GA优化LSSVM参数 PSO优化LSSVM参数 2.多输入单输出回归预测模型 3.结果丰富 有适应度曲线 预测结果图 误差图

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化（PSO），那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化（DE），那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x特征） label ：标签矩阵（实例x 1） opts : 参数设置 N ：解决方案的数量/人口规模（对于所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的

libsvm-mat工具包 有heart-scale的mat文件； 增加了pca,pso,ga函数工具包利于优化及寻参； 32位win7已编译; 含测试数据供测试