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搜索资源列表

  1. 粒子群算法PSO程序

  2. PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qzxuzhifu

  1. 粒子群优化算法MATLAB程序包

  2. 粒子群优化(Particle Swarm Optimization - PSO) 算法是近年来发展起来的一种新的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-31
    • 文件大小：34816
    • 提供者：hyy851026

  1. 遗传算法寻找函数最优解（最小值）

  2. 通过遗传算法，求解函数的最优解，其特点是，运算速度快，运行结果精确

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-06-14
    • 文件大小：6144
    • 提供者：lishaohua89

  1. 牛顿法寻找方程最优解VBS代码surface rt可用 最优化大作业

  2. 用surface rt写的牛顿法找最优解，原本是做最优化的大作业用的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-04
    • 文件大小：713
    • 提供者：tusitiao

  1. 八皇后（最小冲突法）

  2. 最小冲突的局部搜索法是用局部搜索方法解决CSP（约束满足问题）的一种方法。 CSP（约束满足问题）：由一个变量集合和一个约束集合组成。问题的一个状态是由对一些或全部变量的一个赋值定义的完全赋值，每个变量都参与的赋值。问题的解是满足所有约束的完全赋值，或更进一步，使目标函数最大化。 我们可以这样理解这种算法：它是挑选整体状态的一个局部，在该部分内判断各个调整状态，在该局部范围内寻找最优解，然后进入下一个局部，直至找到使整体情况满足条件的解，这个解就是最终解。事实证明，局部最小冲突法对CSP问题往

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-09
    • 文件大小：368640
    • 提供者：u010890477

  1. 牛顿法寻优

  2. 在线性寻优算法中，牛顿法是最常用的算法之一，本程序是利用牛顿法寻找最优解Matlab代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：451
    • 提供者：supershiwen

  1. c#寻找最优解示例

  2. c#写的三种寻找最优解的算法；分别是格点法，单峰区间进退法，和黄金分割法，适合初学者学习使用

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2016-10-18
    • 文件大小：83968
    • 提供者：cyamazing

  1. libsvm网格法查找最优解函数 SVMcgForClass.m（内用libsvmtrain函数来代替svmtrain函数）

  2. 用网格法寻找最优解

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-07-26
    • 文件大小：3072
    • 提供者：sinat_34054843

  1. libsvm网格法查找最优参数函数 SVMcgForClass.m（内用svmtrain函数）

  2. 用网格法寻找最优参数

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-07-26
    • 文件大小：3072
    • 提供者：sinat_34054843

  1. 使用粒子群算法求解最优问题

  2. 调研并寻找一种算法，求函数（式1）的最优解 f(x)=∑_(i=1)^(N-1)▒[100*(x_i^2-x_(i+1) )^2+(1-x_i )^2 ] (式1) x_i∈[-5.12，5.12]

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-07
    • 文件大小：68608
    • 提供者：u014264373

  1. 牛顿法最优解

  2. matlab编程，利用牛顿迭代法寻找最优解，供学习参考，

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：528
    • 提供者：qq_21068751

  1. 单纯形法（寻找最优解的单纯形表格PPT）

  2. 单纯形计算方法(Simplex Method)是先求出一个初始基可行解并判断它是否最优，若不是最优，再换一个基可行解并判断，直到得出最优解或判断出问题无最优解。它是一种逐步逼近最优解的迭代方法。当系数矩阵A中可以观察得到一个可行基时(通常是一个单位矩阵或m个线性无关的单位向量组成的矩阵)，则可以通过解线性方程组求得基本可行解。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-04-21
    • 文件大小：315392
    • 提供者：dgq18764215279

  1. 代数或算法：在多阶段供应链模型中寻找最优解

  2. 在本文中，我们提出了AMH供应链模型，以针对确定性模型获得两阶段，三阶段和四阶段的最优解决方案。 除了推导其代数解，还成功地将一种简单的搜索方法应用于获得最优总成本及其整数乘数。 与等周期时间和其他现有方法相比，我们的模型已显示出令人鼓舞的结果。 这些测试的重点是确定模型的最佳年度总成本以及两阶段，三阶段和四阶段的其他相关详细信息。 结果是使用Intel:registered:CoreTM2 Duo T6500处理器在Visual Basic编程平台上运行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38550834

  1. 基于非线性规划一维搜索的煤矿最优安全投资决策分析

  2. 传统理论确定煤矿最优安全投资的主要方法是用函数表示煤矿的安全投资与效益的函数关系,再用回归方程、求极值或边际办法等求得煤矿的最优安全投资。由于大多数煤矿的安全投资与效益的关系并不能用函数关系式表示出来,这时就不能使用传统方法来求最优安全投资。基于非线性规划求最优解的复杂性,运用一维直接搜索优化法和斐波那契法的基本思路和理论,求解煤矿的最优安全投资。该种方法适用于不能用函数关系表示煤矿的安全投资与效益之间的关系时,如何确定煤矿的最优安全投资问题,可以确保煤矿在若干年内就能寻找出本企业的最优安全投资

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：351232
    • 提供者：weixin_38659648

  1. python 寻找优化使成本函数最小的最优解的方法

  2. 主要介绍了python 寻找优化使成本函数最小的最优解的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38569651

  1. PSO粒子群算法求最大最小值 -——python

  2. 通过PSO粒子群算法求最大最小值，可直接运行。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。粒子群算法的思想相对比较简单，主要分为：1、初始化粒子群；2、评价粒子，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-29
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_50988214

  1. python 寻找优化使成本函数最小的最优解的方法

  2. 今天来学习变量优化问题。寻找使成本函数最小的题解。适用于题解相互独立的情况，设计随机优化算法、爬山法、模拟退火算法、遗传算法。 优化问题的的精髓是：1、将题解转化为数字序列化，可以写出题解范围。2、成本函数能返回值 问题场景： 所有乘客从不同的地方飞到同一个目的地，服务人员等待所有人到来以后将人一次性接走。 离开时，服务人员将人一次性带到飞机场，所有乘客等待自己的航班离开。 要解决的问题： 如何设置乘客的到来和离开航班，以及接送机的时间，使得总代价最小。 将题解设为数字序列。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38545332

  1. knn算法详解（附练习代码）

  2. KNN算法 KNN算法是一个用于对数据样本进行分类预测的算法 KNN算法就是根据样本之间的距离，来对新的样本来进行分类 计算过程：将新的样本点，与历史样本点中的每一个样本点进行距离的计算 取前k个距离最近的样本点的分类结果 取分类结果频次最好的二分类项作为新样本的分类。 网络搜索：手动指定不同参数的检索范围，通过网络搜索来寻找最优的超参数或者模型参数 K就表示要取离新样本最近的K个样本进行分类决策 通常我们只提供已有数据的 90 %作为训练样本来训练分类器 ,而使用其余的 10% 数据去测试分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38617604

  1. knn算法详解（附练习代码）

  2. KNN算法 KNN算法是一个用于对数据样本进行分类预测的算法 KNN算法就是根据样本之间的距离，来对新的样本来进行分类 计算过程：将新的样本点，与历史样本点中的每一个样本点进行距离的计算 取前k个距离最近的样本点的分类结果 取分类结果频次最好的二分类项作为新样本的分类。 网络搜索：手动指定不同参数的检索范围，通过网络搜索来寻找最优的超参数或者模型参数 K就表示要取离新样本最近的K个样本进行分类决策 通常我们只提供已有数据的 90 %作为训练样本来训练分类器 ,而使用其余的 10% 数据去测试分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38500948

  1. 基于l0最小化的稀疏重构智能贪婪追踪模型

  2. 基于最小化的10稀疏重构是一个NP难题，具有很高的计算复杂度，这是传统算法难以实现的。 尽管贪心算法旨在解决最小化问题，但更有可能获得次优解决方案。 在本文中，我们提出了一种智能贪婪追踪（IGP）算法来从本质上解决l0最小化问题。 首先，针对稀疏重建问题提出了一种新颖的优化函数，其稀疏性水平为先验。 然后，设计了一种两周期优化算法，其目的是通过寻找全局最优解来智能，准确地估计支持集及其对应的系数。 为此，我们利用智能优化算法进行全局搜索和解决组合优化问题，以指导智能估计。 另外，通过贪心算法的匹

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38611254
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