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【分享】粒子群算法和遺傳算法應(yīng)用與改進(jìn)實驗框架
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本框架提供了有關(guān)粒子群算法(PSO)和遺傳算法(GA)的完整實現(xiàn)，以及一套關(guān)于改進(jìn)、應(yīng)用、測試、結(jié)果輸出的完整框架。 本框架對粒子群算法與遺傳算法進(jìn)行邏輯解耦，對其中的改進(jìn)點予以封裝，進(jìn)行模塊化，使用者可以采取自己對該模塊的改進(jìn)替換默認(rèn)實現(xiàn)組成新的改進(jìn)算法與已有算法進(jìn)行對比試驗。試驗結(jié)果基于Excel文件輸出，并可通過設(shè)定不同的迭代結(jié)束方式選擇試驗數(shù)據(jù)的輸出方式，包括； 1. 輸出隨迭代次數(shù)變化的平均達(dá)優(yōu)率數(shù)據(jù)（設(shè)定終止條件區(qū)間大于0）。 2. 輸出隨迭代次數(shù)變化的平均最優(yōu)值數(shù)據(jù)（設(shè)定終止條件區(qū)間等于0）。 本框架了包含了常用基準(zhǔn)函數(shù)的實現(xiàn)以及遺傳算法與粒子群算法對其的求解方案實現(xiàn)和對比，如TSP，01背包，Banana函數(shù)，Griewank函數(shù)等。并提供大量工具方法，如KMeans，隨機序列生成與無效序列修補方法等等。 對遺傳算法的二進(jìn)制編碼，整數(shù)編碼，實數(shù)編碼，整數(shù)序列編碼（用于求解TSP等），粒子群算法的各種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以及兩種算法的參數(shù)各種更新方式均有實現(xiàn)，并提供接口供使用者實現(xiàn)新的改進(jìn)方式并整合入框架進(jìn)行試驗。 其中還包括對PSO進(jìn)行離散化的支持接口，和自己的設(shè)計一種離散PSO方法及其用以求解01背包問題的實現(xiàn)樣例。 歡迎參考并提出寶貴意見，和愿意幫助更新修補代碼的朋友(郵箱starffly@foxmail.com)。 代碼已作為lakeast項目托管在Google Code： http://code.google.com/p/lakeast http://code.google.com/p/lakeast/downloads/list 具體使用說明參見程序包中README_CN.txt http://code.google.com/p/lakeast/downloads/list http://ishare.iask.sina.com.cn/f/8023826.html 新浪的下載不能隨時更新，不推薦 [ Last edited by aleel on 2010-6-1 at 11:34 ] |
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chaobo52118樓
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xsyuhaq19樓
2010-12-27 19:09
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2010-12-28 17:11
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jnow30樓
2011-09-13 21:00
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lingshuning33樓
2012-04-27 11:33
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liwenku36樓
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gongyiweimu39樓
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jianghe297040樓
2013-11-21 00:28
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2015-04-11 22:40
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