使用模拟退火遗传算法的模糊C-均值聚类求解混合矩阵

不是随机选择的,是有规律的选,一般是等间隔选择,例如两个相邻的个体.如图红色是一种选择方式：1&2,3&4,5&6,7&8,9&10蓝色也是一种选择方式：1&a

这个到百度百科看一下就知道了

下面这个链接中,遗传算法的详细说明和例子都有了再给你补充几个例子：3.4.4.1重温轮盘赌选择(RouletteWhellSelectionRevisited)SGenome&CgaBob::Roul

搜索范围更广,适应性更强,效率更高,效果更好.

我估计是某研究者自己定义的一种交叉方法,取名叫洗牌交叉.从字面上理解,应该是把要交叉个个体顺序打乱,然后随机抽取两两配对,进行交叉.个人理解,仅供参考.

这些算法的本质都是随机搜索,带有随机性,对参数依赖程度还是比较强的,所以出现结果时好时坏也是正常的.至于这些算法的比较,你可以查查相关的论文.特别是首先提出该改进算法的论文,不过要注意,国内的论文的实

楼上的筒子,google翻的?很不通顺啊,楼主你这篇论文太专业,翻得很费劲,要加分哦Abstract:Asimulatedannealing(SAforshort)isbasedontheMenteC

话说我不了解这个工具箱呢~1,如果工具箱中的函数具有明显的局限性,一般采取自行编写软件的方式实现.2,每次交叉算子的时候算子长度都会变?既然是工程问题,一般长度都会有界吧,比如50,每个单元也是有界吧

是MatrixLaboratory公司自己聘人做出来的,就是最标准的遗传算法不是那种什么神经网络遗传算法,也不是什么遗传退火算法.如果你自己有这类混杂算法的工具箱,只能自己去下载第三方的工具箱,当然前

遗传算法：优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强；缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响.模拟退火：优点是局部搜索能力强,运行时间较

与传统的优化相比,在求取符合运行要求的全局最优解时,遗传算法作为一种搜索的方法,已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法,很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优

我运行没有错误啊,A是4行4列的矩阵,b也是啊,不过是零矩阵.

1.用xlsread('yourfile_name.xls')可读入excel文件中的数据.2.在目标函数年中,增加代码：if(条件)n=（表达式);elseif(条件）n=(表达式);...else

给你推荐一本书《MATLAB遗传算法工具箱及应用》雷英杰著,网上可以找到电子版,找不到的话可以留下联系方式,我发给你.这本书讲的比较详细,比别人一句一句教你要更好.

%第一步：载入数据和输出变量初始化loadDATA_CFA;Xp=zeros(14,1);Yp=zeros(8,3);LC1=zeros(1,M);LC2=LC1;%第二步：随机产生初始种群farm_

【1】先看看图形.subplot(2,1,1)ezplot('abs(4*sin(x))*(exp(-0.1*x))')subplot(2,1,2)ezplot('abs(4*sin(x))*(exp

我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗

GeneticalgorithmwasfirstproposedbyProfessorHollandJ[4],itisgloballyconvergentalgorithmforsimulatingt

matlab自带的有遗传算法工具箱,也就是两个函数,分别是x=ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)options=gaoptim

function[center,U,obj_fcn]=FCMClust(data,cluster_n,options)%FCMClust.m采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类%%用