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  1. 粒子群优化算法源码下载

  2. 求解最优化问题一直是遗传算法的经典应用领域，但是对于不同的最优化问题，遗传算法往往要重新设计“交叉”、“变异”算子，甚至要开发新的进化操作；另外遗传算法不容易理解、操作复杂、大多数情况下效率比较低。所以，寻求新的解决最优问题的算法一直是研究热点。对约束优化问题的求解，已有许多算法被提出。传统的方法有梯度映射法、梯度下降法、惩罚函数法、障碍函数法等，但是单纯使用这些方法不是效率很低就是适用范围有限。而进化计算由于其求解过程不依赖于目标函数的解析性质，同时又能以较大的概率收敛于全局最优解，所以用进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：86
    • 提供者：checkpaper

  1. 差分进化（自适应的参数优化、模式识别程序）

  2. 差分进化算法是一种新兴的进化 计算技术。它是由Storn等人于1995年提出的，和其它 演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-13
    • 文件大小：4096
    • 提供者：ecityyluo

  1. 研究生数学建模大赛常用方法代码

  2. 该压缩包整理了数学建模大赛常用的11种方法，包括 层次分析法，k-means，迪杰斯特拉，退火算法，弗洛伊德，灰色预测，种群竞争等方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-22
    • 文件大小：626688
    • 提供者：qq_39201060

  1. DE算法的定义和用法

  2. Differential Evolution（DE）是由Storn等人于1995年提出的，和其它演化算法一样，DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被保存了下来。但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-04-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：alex1804

  1. TheAlgorithm.rar

  2. Matlab实现的一些数学基础算法(Some mathematical basic algorithms implemented by Matlab) 主要包括层次分析，图论算法，种群竞争，模拟退火，规划问题，灰度预测，排队论等算法模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-08
    • 文件大小：39936
    • 提供者：qq_43042024

  1. 氮素添加对高寒草甸植物群落物种丰富度及其与生产力关系的影响

  2. 氮素添加对高寒草甸植物群落物种丰富度及其与生产力关系的影响，张杰琦，王刚，植物种群对有限资源的竞争是决定植物群落物种组成、多样性和生产力等群落结构和功能的主要因素。本文以青藏高原高寒草甸为研究对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-25
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_38733245

  1. 基于种群竞争模型的我国传统能源与新能源发展关系分析

  2. 基于种群竞争模型的我国传统能源与新能源发展关系分析，周德群，丁浩，我国能源消费总量位居世界第二位。长期以来，已经形成了对煤炭等化石能源的依赖，这同时也加重了我国的环境压力。新能源发展是解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-22
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 物种间竞争与正相互作用对种间特性差异的响应机理

  2. 物种间竞争与正相互作用对种间特性差异的响应机理，徐瑾，王刚，生物间的正相互作用对于种群动态、群落构建，以及生态系统功能等诸多方面都发挥着重要的作用。然而，关于物种特性对种间相互作用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-04
    • 文件大小：1024000
    • 提供者：weixin_38674616

  1. 数学建模培训—数学建模算法和模型配套资料.zip

  2. 包含常见的13种模型的算法介绍与示例数据，如：多元回归分析、层次分析、灰色预测、模拟退火、种群竞争、聚类分析、多属性决策等。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_39735940

  1. 多模式多资源均衡及基于动态种群的多目标微粒群算法

  2. 研究了多模式多资源均衡问题, 该问题需要动态选取每项任务的执行模式, 并综合考虑项目截止日期和资 源限额等约束. 将种群竞争模型嵌入到基于Pareto 的向量评价微粒群算法(VEPSO-BP) 中, 提出了一种新的基于动 态种群的多目标微粒群算法(MOPSO-DP). 通过实例测试了MOPSO-DP 的性能, 并与VEPSO-BP 进行了对比. 实验 结果表明, MOPSO-DP 能取得更为丰富且优化效果更好的Pareto 非支配解.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：223232
    • 提供者：weixin_38709100