GEATBX

GEATBX——MATLAB的遗传进化算法工具箱。遗传算法和进化算法工具箱在MATLAB中提供全局优化能力,以解决不适用于传统优化方法的问题。你是否在寻找一个复杂的方法来解决你的问题,如果它没有导数,是不连续的,随机的,非线性的,或者有多个极小值或最大值?GEATBX应该是你的选择方法!强大的遗传算法和进化算法找到了解决问题的方法,而且很容易使用!许多准备运行的示例和演示使您在设置问题、选择适当的优化算法和监视优化的状态和进度方面有一个先机。这使得初学者和高级用户能够快速实现结果。


ZBMaCT中的参考文献(20篇文章中引用)

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  1. Aldana Bobadilla,埃德温;Kuri Morales,安吉尔:基于启发式优化和最大熵原理的无监督分类器(2013)
  2. 乔杜里,Souma;Tong,维扬;梅萨克,Achille;张,杰:一个混合显式多样性离散粒子群优化算法(2013)
  3. GrbI,RATKO;Nayko,Emmanuel Karlo;ScITOVSKI,鲁道夫:对称函数Lipschitz全局优化的TeXTTTITENTHEP方法的改进(2013)
  4. Talaslioglu,Tulgul:基于全局稳定性的多目标桁架结构优化设计(2013)
  5. 莫拉古蒂雷斯,罗马安塞尔莫;拉米雷斯·罗德里格斯,哈维尔;RiNi-N-GARC亚A,Eric Alfredo;Ponsich,安东宁;埃雷拉,奥斯卡:一种由社会创造力系统启发的优化算法(2012)
  6. Sotutoi,Aline Cristina;GalSki,Roberto Luiz;拉莫斯,Fernando Manuel:无约束连续优化问题的(q)-梯度向量(2011)
  7. 塞尔韦拉,Jaqin;巴NoOS,阿方索:应用于鲁棒控制的非线性非凸优化进化算法(2009)
  8. Sa*,Tahir;Couunkk*,Mehmet:多目标进化算法的工具(2009)
  9. Voglis,C,Lagaris,I. E.:走向“理想的多起点”。确定有界域内连续函数最小值的随机方法(2009)
  10. Boschetti,法比奥:进化计算优化的局部线性嵌入模块(2008)
  11. 塞尔韦拉,Jaaqin;巴NoOS,阿方索:使用CRONE结构的QFT中的自动环路成形(2008)
  12. 马阿然恩,Heikki;Miettinen,KaISA;Penttinen,ANTI:关于连续优化问题遗传算法的初始种群(2007)
  13. Miettinen,KaISA;Marko M.,MaaleNee,Hikk:基于模拟退火的全局连续优化的有效混合方法(2006)
  14. 米特拉,Rudradeb;巴萨克,贾扬塔:案例改编方法:一项调查(2005)
  15. 帕西,Joseph M.;Helimina,Augusto Y.;OMBOO,赫南多:统计估计的有用工具:遗传算法(2005)
  16. Kelner,V.L.ENONARD,O.:遗传算法在润滑泵堆叠设计中的应用(2004)
  17. Duc,吉尔斯:设计主动悬架系统的低阶鲁棒控制器:LMI、遗传算法和梯度搜索(2003)
  18. Veeramachaneni,Kalyan;PiRAM,Thanyaya;莫汉,Chilukuri;OsAsCiw,丽莎·安:利用近邻相互作用的粒子群优化(2003)
  19. Digalakis,Jason G.;玛格丽蒂斯,Konstantinos G.:遗传算法基准函数的实验研究。(2002)
  20. Digalakis,J. G.;玛格丽蒂斯,K. G.:关于遗传算法的标杆函数(2001)