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华侨大学XFX函数优化平台2017版

于 2017-11-21 发布 文件大小:2517KB
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代码说明:

  该2017版软件集成了竞赛争冠系列算法(含单目标寻优、多峰函数寻优、参数估计(拟合)等)和多种差分向量型式的差分进化算法。可对数学函数进行有或无约束优化、多峰函数优化等工作。其中改进竞赛争冠算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比,颇具竞争力。(The 2017 version of the software integrates the series of race champion algorithm (including single objective optimization, multi-modal function optimization, parameter estimation (fitting) etc.) and the various types of differential evolution algorithm.It could be optimized that the single objective function with unconstrained or constrained condition or multi peak function. Especially, the improved race champion algorithm is my Good research results. Compared with the existing evolutionary algorithm is quite competitive)

文件列表:

华侨大学XFX函数优化平台 2017版\华侨大学XFX函数优化平台 2017版.exe, 1794048, 2017-09-08
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\软件说明.txt, 2128, 2017-11-21
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 软件使用说明.rtf, 33784529, 2016-01-30
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\readme.txt, 3728, 2017-03-14
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\# n10 Modified Langerman Problem (ML)常数项.txt, 357, 2010-06-30
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\# n5 Modified Langerman Problem (ML)常数项.txt, 202, 2010-06-30
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\#1-1 有约束 常数项数组数据.txt, 89, 2010-05-17
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\#1-4 ConstTermsData2.txt, 224, 2010-06-22
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\#44 D10 ConstTerms Data.txt, 225, 2010-06-28
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\#44 D5 常数项数据.txt, 225, 2010-06-27
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\#44 D7 常数项数据.txt, 304, 2010-06-28
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\f19 (H3,4)Hartmann's Function 常数项.txt, 169, 2010-07-10
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\Hartman 3 Prolem (H3) 常数项数组.txt, 185, 2017-08-20
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\#1-4 De Jong 函数F5 常数项数组数据.txt, 206, 2010-06-27
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\进化记录.txt, 110438, 2017-08-28
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\f15. Kowalik's Function 常数项数组数据.txt, 177, 2017-08-27
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\Fitting效果图.bmp, 849562, 2017-08-28
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件\f20 Hartman's Family 常数项数组数据.txt, 344, 2017-08-28
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\随程序发布的测试函数.txt, 52597, 2017-09-25
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\常用无约束测试函数(有评论).txt, 28969, 2017-08-28
华侨大学XFX函数优化平台 2017版\# 测试函数常数项数据文件
华侨大学XFX函数优化平台 2017版
拟合测试函数\# 拟合测试题 BoxBod _ 实验数据.txt, 3008, 2017-03-30
拟合测试函数\20130129 TfrmMain-btnRunTreeEAClick.rtf, 101990, 2017-03-30
拟合测试函数\BoxBod 拟合效果图.bmp, 849562, 2017-05-02
拟合测试函数\拟合测试1.txt, 3502, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试2.txt, 2042, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试2实验数据.txt, 591, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试3.txt, 460, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试4.txt, 1807, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试5.txt, 748, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试6.txt, 493, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试7.txt, 838, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试8.txt, 1217, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试9.txt, 527, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题 Misra1a_实验数据.txt, 2556, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题 Eckerle4 及实验数据.txt, 4385, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题 Gauss2 _ 实验数据.txt, 15398, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题 Thurber_实验数据.txt, 4521, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题 给水管道造价公式 _ 实验数据.txt, 1661, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题 给水管道造价公式(小量程) _ 实验数据.txt, 1666, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题Bennett5 _ 实验数据.txt, 10356, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题BoxBOD _ 实验数据.txt, 3014, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题Chwirut1 _ 实验数据.txt, 14248, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题ENSO _ 实验数据.txt.txt, 14669, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题Gauss1 _ 实验数据.txt, 21297, 2017-03-30
拟合测试函数\拟合测试题Rat43 _ 实验数据.txt, 3428, 2017-03-30
拟合测试函数\进化记录.txt, 212022, 2017-07-18
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题 Gauss2 _ 实验数据.txt, 15359, 2013-07-01
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题 给水管道造价公式_实验数据.txt, 1635, 2013-06-16
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题Bennett5_实验数据.txt, 10316, 2013-01-21
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题BoxBOD_实验数据.txt, 2993, 2013-01-21
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题Chwirut1_实验数据.txt, 14340, 2013-01-21
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题ENSO_实验数据.txt.txt, 14627, 2013-01-21
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题Gauss1 _ 实验数据.txt, 21255, 2013-07-01
拟合测试函数\重复文件\拟合测试题Rat43_实验数据.txt, 3389, 2013-01-21
拟合测试函数\重复文件
拟合测试函数

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  • 华侨大学XFX函数优化平台2017版
    该2017版软件集成了竞赛争冠系列算法(含单目标寻优、多峰函数寻优、参数估计(拟合)等)和多种差分向量型式的差分进化算法。可对数学函数进行有或无约束优化、多峰函数优化等工作。其中改进竞赛争冠算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比,颇具竞争力。(The 2017 version of the software integrates the series of race champion algorithm (including single objective optimization, multi-modal function optimization, parameter estimation (fitting) etc.) and the various types of differential evolution algorithm.It could be optimized that the single objective function with unconstrained or constrained condition or multi peak function. Especially, the improved race champion algorithm is my Good research results. Compared with the existing evolutionary algorithm is quite competitive)
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