基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2023-10-26 09:40:47
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针对NoC任务映射问题中时延难以预测和启发式算法效率低的问题, 提出一个时延改进模型和近邻随机遗传算法。该模型从宏观的链路负载分布和单个节点的排队时延两方面来构建NoC映射的时延模型, 通过引入时延因子、权重系数来刻画不同映射方案对时延性能的影响, 避免了NoC通信时延精确建模的难题。提出近邻随机思想来构建遗传算法的初始种群, 并且运用该算法实现了面向时延的NoC映射, 在达到全局最优的情况下, 比经典遗传算法效率提升将近20%。实验结果表明, 该算法优于现有的经典遗传算法和随机映射方案。
2023-10-23 22:16:47
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在考虑商品供应成本因素的基础上,结合B2C电子商务企业物流配送网络的特点,建立了混合0-1整数规划的配送中心选址优化模型.该模型是一种特殊形式的选址-分配模型,具有NP难性质。为求解上述模型，开发了嵌入表上作业法的遗传算法。实例研究表明，该算法能高效求得模型的优化解，是求解物流配送中心选址这类复杂优化问题的一个较好方法.
2023-10-15 19:47:39
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为了降低运用简化传感器模型对动态测试结果进行修正时带来的误差,提出一种基于最小二乘(LSM)与粒子群优化算法(PSO)的动态补偿器设计方法。采用最小二乘法识别传感器的最佳阶次,作为补偿器的阶次,克服简化模型对补偿器设计的影响,结合粒子群算法对传感器进行逆建模得到补偿器,并分析补偿前后传感器的时域与频域特性。实验表明,该方法能有效的降低传感器的动态测量误差。
2023-10-11 09:38:21
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在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需将神经网络看成是一个黑箱子,根据输入与输出数据,神经网络依据相关的学习规则,便可以建立相应的数学模型。但是,当数学模型的输人自变量(即影响因素)很多,输人自变量之间不是相互独立时,利用神经网络容易出现过拟合现象,从而导致所建立的模型精度低,建模时间长等问题。因此,在建立模型之前,有必要对输入自变量进行优化选择,将冗余的一些自变量去掉,选择最能反映输入与输出关系的自变量参与建模。
2023-10-04 20:11:59
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本书全面系统地介绍了遗传算法的基本原理,数学基础,各种主要实现技术,并给出了一些应用示例,同时还简要地介绍了进化计算的基本内容.本书具有系统性强,可读性强,可操作性强的特点.本书可供智能计算,自动控制,系统工程,优化计算,经济管理,运筹学,计算机专业的研究人员,研究生及高年级大学生参考.
2023-09-21 14:28:43
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遗传算法——理论、应用与软件实现
学习遗传算法的必备书籍，还有一本就是《MATLAB遗传算法工具箱及应用》，一样上传大家共同分享。
2023-09-14 09:02:59
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