为解决基本遗传算法在实际应用中存在的收敛速度低及稳定性差的问题.采用了单纯同伦算法与基本遗传算法相结合的改进算法,将n维函数优化问题放到高一维的空间中.改进后的算法通过同伦参数的变化设置跟踪路径,使用网径渐细的单纯剖分,使目标解的精度随着算法的迭代过程逐渐提高,在不损失算法效率的前提下提高了算法的精度;算法依据单纯剖分的顶点整数标号信息作为判断收敛的标准,改善了基本遗传算法判敛标准受人为因素影响的缺点,提升了稳定性.优化算例表明:与相关文献的优化算法相比较,改进后的遗传算法有更高的效率及更高的精度.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

将认知无线电中的动态频谱分配技术应用在无线传感网中，针对工作在ISM（industrial，scientific and medical）频段的无线传感网面临的频谱资源紧缺问题，提出一种基于改进自适应遗传算法的动态频谱分配方案。该算法以图论着色模型为基础，以最大带宽收益和最小切换频率为目标函数，在交叉和变异过程中采用自适应交叉概率和变异概率代替固定的交叉概率和变异概率。仿真结果表明，与传统遗传算法和颜色敏感图论着色算法相比，该算法可以实现提高频谱利用率、降低能量消耗的预期目标。

matlab2018b函数代码

【优化求解】基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解最优目标matlab源码.zip

引言 　　是如何把分布在不同地理位置上的计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源和知识资源等通过Internet整合成一台巨大的超级计算机，实现各种资源的全面共享，是网格任务调度的主要工作任务。资源管理是网格技术的关键。 　　用户通过向网格系统提交计算任务，以此来共享网格资源，网格调度程序再把这些任务分配给合适的资源。高效的调度策略或算法可以充分利用网格系统的处理能力，达到提高应用程序性能的面对。在目前的网格调度算法研究中，主要目标是提高吞吐率和系统的使用率，实现经济系统和用户的约束条件，使得在整个系统中网格应用任务的完成时间达到最小化。 　　遗传算法（IGA）是建立一个调度的集合并从

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

基于改进SSD算法(SE+特征融合)的苹果叶病虫害识别系统源码(pytorch框架)+改进前源码+病害数据集+项目说明.zip 主要改进点如下： 1、替换backbone为Resnet/MobileNet 2、添加一种更加轻量高效的特征融合方式 feature fusion module 3、添加注意力机制 (Squeeze-and-Excitation Module 和 Convolutional Block Attention Module) 4、添加一种解决正负样本不平衡的损失函数Focal Loss 附有苹果叶病害数据集，可训练模型

迷宫-回溯法改进（优先级算法）