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【分享】粒子群算法和遗传算法应用与改进实验框架
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本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。 本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括； 1. 输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。 2. 输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。 本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。 对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。 其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。 欢迎参考并提出宝贵意见，和愿意帮助更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。 代码已作为lakeast项目托管在Google Code： http://code.google.com/p/lakeast http://code.google.com/p/lakeast/downloads/list 具体使用说明参见程序包中README_CN.txt http://code.google.com/p/lakeast/downloads/list http://ishare.iask.sina.com.cn/f/8023826.html 新浪的下载不能随时更新，不推荐 [ Last edited by aleel on 2010-6-1 at 11:34 ] |
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