免疫优化算法

当前话题为您枚举了最新的免疫优化算法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

免疫优化算法选址应用
利用免疫优化算法优化物流配送中心选址,附有程序代码,修改函数调用即可运行。
免疫算法:MATLAB开发
免疫算法具有广泛的应用性。
基于改进非支配邻域免疫算法的MATLAB目标优化代码
该资源提供了一套基于MATLAB的优化与控制模型代码,采用改进的非支配邻域免疫算法实现目标优化。代码结构清晰,注释完整,方便用户理解和使用。
人工免疫算法的研究与实施
人工免疫系统在科技领域的具体实现和Matlab应用探讨
基于改善初始种群的免疫遗传算法优化问题JSP研究
上传了一篇关于免疫遗传算法在JSP优化问题中的文档,供大家学习。最近在研究免疫优化智能算法的应用。
基于免疫克隆算法的行为轮廓取证分析
为解决现有数据挖掘取证分析效率低下的问题,该方法利用免疫克隆算法构建基于频繁长模式的行为轮廓。 该方法将行为数据和频繁项集的候选模式分别视为抗原和抗体,将抗原对抗体的支持度作为亲和度函数,将关键属性作为约束条件,将最小支持度作为筛选条件。通过对抗体进行免疫克隆操作,构建基于频繁长模式的行为轮廓,并采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法检测异常数据。实验结果表明,相较于基于 Apriori-CGA 算法的取证分析方法,该方法能够显著缩短行为轮廓建立时间和异常数据检测时间。
基于免疫遗传算法的图像单阈值分割
利用MATLAB实现基于免疫遗传算法的单阈值图像分割方法,该方法在处理图像分割问题中显示出了显著的潜力和效果。
基于假设检验的实值免疫检测器优化生成算法
针对传统实值可变半径检测器生成算法存在的冗余检测器问题,提出一种基于假设检验的优化算法。该算法通过统计分析检测器生成过程,利用假设检验结果控制算法终止条件,有效减少冗余检测器的生成。此外,算法充分利用自体空间数据分布信息,优化检测器中心位置选择和半径确定策略,生成覆盖范围更大的检测器,从而提升异常检测性能。在人工数据集2DSyntheticData、Iris数据集和Biomedical数据集上的实验结果表明,该算法能够有效提高异常检测率。
使用Matlab进行免疫遗传算法(IGA)的图像单阈值分割
随着技术的进步,免疫遗传算法(IGA)在图像处理中展示出了其独特的应用优势。特别是在图像单阈值分割方面,Matlab平台上的IGA算法实现了令人满意的结果。
Matlab人工免疫算法在多方面的应用——论文程序原创分享
我分享了我一年多前的毕业论文《Matlab人工免疫算法的利用多方面原创》。涵盖了人工免疫算法的多个重要应用方面:负选择用于异常检测,克隆选择用于函数优化,以及免疫算法在车牌识别中的应用。感兴趣的朋友可以查看相关章节和程序。