Using SOM (Self

针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。 -against existing genetic algorithms in three-dimensional nonlinear optimization for the shortage, the paper presents a niche evolutionary algorithm (NEA) nonlinear optimization model, the NEA on the parameters chosen algorithm principle. Through simulation and large, the algorithm shown in a complex nonlinear optimization is fast, efficient, robust features of the strong, and the global scope effective search all the optimal solution.

一套图像处理程序,支持三种图像文件格式,我调试过了,很好用-Image processing programs for JPEG,GIF and PNG.I have compiled them, which is good for using.

该程序代码实现BP网络函数逼近，适合初学者学习-The program code to achieve BP network function approximation, suitable for beginners to learn

本文讨论的问题主要涉及货运的配载，而货运配载的目标是实现车与货的高效匹配, 降低空载率以减少货物运输过程中因此而造成的经济损失。货运配载问题涉及两方面的 内容:车辆利用和货物装载。本文主要从这两个角度角度来分析解决问题。 对于问题1，我们首先通过分析复杂的变量及他们之间的关系，建立规划模型。为 了求解这个模型，我们进行了一系列的简化，使得模型求解切实可行。求得较优的方案， 而且各辆车均匀负担。该方案的总费用为4877.2。 对于问题2，我们在模型1 的基础上进行了改进采用类似的方法求解。也得到了较 优的方案，其总费用为4484。该方案中只用了4 辆车，节省很大的成本。同时指出了模 型求解的关键困难所在，给出了新的思路。 问题3 的思考中，提出了利用图论的有关思想。 在文章的最后，我们针对所建的模型进行了分析，并提出了新的解题思想。对模型 进行了进一步扩展。 关键词：货物配载 运输 组合优化-err

设计的bp神经网络，来判断和预测机器的故障级别。-Bp neural network designed to determine and predict the fault-level machines.

粒子群算法的示例程序，不错。可用来进行函数优化、神经网络训练等。-PSO algorithm sample program, yes. Available for function optimization, neural network training.

一个简单的遗传算法C++类-a simple genetic algorithm C

一种很实用的SVM工具箱,具有较快的运算速度,有详细的使用说明和例子!-a very practical SVM Toolbox is faster computing speed, a detailed description and examples of use!

10。《用于最优化的计算智能》，Nirwan Ansali，Edwin Hou着，李军，边肇棋译 清华大学出版社 1999年第一版 本书从讨论组合优化中的基本问题――NP问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有NP性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能动性，各章编写了习题。本书可作为通信、计算机、控制各专业的高年级学生和研究生学习有关课程的教材。它对于广大科研工作者也是一本很有实际价值的参考书。 -10. "Optimal for Computational Intelligence," Nirwan Ansali, with Edwin Hou, Li Jun, Pin Zhaoxing chess translation Tsinghua University Press in 1999 the first book version of combinatorial optimization from the discussion of basic questions-- NP problem start, the system described in recent years to develop the intelligent optimization of the technology and methods, These include heuristic search, Hopfield networks, simulated annealing and random machine, mean field annealing and genetic algorithms; and on this basis and through some typical applications, such as the traveling salesman probl

本人用matlab内部函数编写的BP神经网络算法实现，采用目前最先进和流行的LV算法，速度很快，效果很好-I use the internal function matlab prepared BP neural network algorithm, using the most advanced and popular LV algorithm, fast, good effect