用蟻群算法實(shí)現(xiàn)虛擬企業(yè)敏捷供應(yīng)鏈的搜索，是不可多得的學(xué)習(xí)資料，供大家參考
標(biāo)簽： 蟻群算法 虛擬企業(yè) 供應(yīng)鏈 搜索
上傳時(shí)間： 2015-08-31
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music 算法在對(duì)信號(hào)頻率的搜索上有很好的優(yōu)越性，近場(chǎng)music
標(biāo)簽： music 算法 信號(hào) 搜索
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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matlab仿真模擬退火算法的簡(jiǎn)單搜索過(guò)程，隨機(jī)數(shù)用數(shù)組實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： matlab 仿真模擬 退火算法 搜索
上傳時(shí)間： 2014-08-12
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模擬退火算法在共模電流能量搜索過(guò)程中的應(yīng)用，用matlab仿真實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： 模擬退火算法 共模電流 中的應(yīng)用 搜索
上傳時(shí)間： 2014-12-21
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遺傳算法的程序 遺傳 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一種大規(guī)模并行搜索優(yōu)化算法，它模 擬了達(dá)爾文“適者生存”的進(jìn)化規(guī)律和隨機(jī)信息交換思想，仿效生物的遺傳方式， 從隨機(jī)生成的初始解群出發(fā)，開(kāi)始搜索過(guò)程。解群中的個(gè)體稱為染色體，它是一 串符號(hào)，可以是一個(gè)二進(jìn)制字符串，也可以是十進(jìn)制字符串或采用其他編碼方式 形成的碼串。對(duì)父代(當(dāng)前代)群體進(jìn)行交叉、變異等遺傳操作后，根據(jù)個(gè)體的 適應(yīng)度〔fitness)進(jìn)行選擇操作，適應(yīng)度高的個(gè)體有較高的概率被選中并復(fù)制到下 一代，如此產(chǎn)生的子代通常優(yōu)于父代，這個(gè)過(guò)程稱為進(jìn)化。上述過(guò)程循環(huán)執(zhí)行直 至滿足停機(jī)條件，最終使優(yōu)化過(guò)程以大概率趨于全局最優(yōu)解
標(biāo)簽： GeneticA lgorithm 算法 程序
上傳時(shí)間： 2015-09-25
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人工智能八數(shù)碼源代碼 啟發(fā)式搜索解決八數(shù)碼問(wèn)題的源代碼 8數(shù)碼難題算法,界面比較漂亮。操作簡(jiǎn)單
標(biāo)簽： 數(shù)碼 源代碼 人工智能 啟發(fā)式
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：lgnf
該程序是基于IDL平臺(tái)下開(kāi)法的應(yīng)用隨機(jī)搜索樹(shù)進(jìn)行搜索的優(yōu)化算法實(shí)例！
標(biāo)簽： IDL 搜索 程序 優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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以半連續(xù)隱含馬爾可夫模型HMM 為例,分析了影響Viterbi算法效率的主要原因,討論了提高該算法效率的3種實(shí)用策略,即碼本剪枝、Beam剪枝及降低精度,在保證一定識(shí)別率的前提下,使得搜索處理更加有效,提高了搜索的速度
標(biāo)簽： Viterbi Beam HMM 算法
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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這是一個(gè)基于AStar算法,用于四國(guó)軍旗中的工兵搜索!(以前這一塊是單獨(dú)寫(xiě)的,后來(lái)又加到的主程序中的,但那份不知道放到哪里去了,只好從主程序中再把這部分挖出來(lái),希望大家諒解)
標(biāo)簽： AStar 程序 算法 搜索
上傳時(shí)間： 2015-11-05
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圖的鄰接矩陣、鄰接表、十字鏈表、鄰接多重鏈表存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)表示及其創(chuàng)建算法的c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) 圖的深度優(yōu)先搜索遍歷算法和圖的廣度優(yōu)先搜索遍歷算法及C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： 算法 矩陣 多重 c語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2015-11-12
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