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微粒群算法

粒子群優(yōu)化（ParticleSwarmOptimization,PSO），又稱微粒群算法，是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年開發(fā)的一種演化計算技術(shù)，來源于對一個簡化社會模型的模擬。其中“群（swarm）”來源于微粒群匹配M.M.Millonas在開發(fā)應(yīng)用于人工生命（artificiallife）的模型時所提出的群體智能的5個基本原則。“粒子（particle）”是一個折衷的選擇，因為既需要將群體中的成員描述為沒有質(zhì)量、沒有體積的，同時也需要描述它的速度和加速狀態(tài)。

粒子群算法源碼

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標簽： 粒子群算法源碼

上傳時間： 2013-12-09

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蟻群算法的實現(xiàn)

蟻群算法的實現(xiàn)，使用一個例子驗證蟻群算法的有效性。

標簽： 蟻群算法

上傳時間： 2015-07-16

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粒子群算法

粒子群算法，希望對大家有用，粒子群算法粒子群算法

標簽： 粒子群算法

上傳時間： 2014-12-02

上傳用戶：123啊
這是一個非常好用的螞蟻算法(蟻群算法)模擬程序,很好用噢,快來試試吧

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標簽： 螞蟻算法蟻群算法模擬程序

上傳時間： 2014-01-23

上傳用戶：thuyenvinh
有關(guān)粒子群算法的求解tsp的c++程序。

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標簽： tsp 粒子群算法程序

上傳時間： 2015-07-25

上傳用戶：fredguo
用改進蟻群算法求解一類連續(xù)空間優(yōu)化問題的matlab實現(xiàn)

用改進蟻群算法求解一類連續(xù)空間優(yōu)化問題的matlab實現(xiàn)

標簽： matlab 改進蟻群算法

上傳時間： 2013-12-04

上傳用戶：zjf3110
用vc++實現(xiàn)的蟻群算法解決50個以內(nèi)的城市的tsp問題。

用vc++實現(xiàn)的蟻群算法解決50個以內(nèi)的城市的tsp問題。

標簽： tsp vc 蟻群算法城市

上傳時間： 2015-08-04

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一個國外學(xué)者編輯的粒子群算法

一個國外學(xué)者編輯的粒子群算法，對于初學(xué)者和其他人員均有很大的幫助作用

標簽： 編輯粒子群算法

上傳時間： 2014-08-08

上傳用戶：851197153
簡單蟻群算法求解TSP的matlab源程序

簡單蟻群算法求解TSP的matlab源程序

標簽： matlab TSP 蟻群算法源程序

上傳時間： 2014-09-01

上傳用戶：kristycreasy
一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的

一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經(jīng)元來約簡隱含層的神經(jīng)元,以達到簡化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的. 實驗比較了幾種不同聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表明,所提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體訓(xùn)練時間至少可縮短40 ％ ,學(xué)習(xí)的準確率可提高1 ％以上,而且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 更加精簡.

標簽： 徑向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群聚類并行

上傳時間： 2013-12-26

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