TSP問題是組合優(yōu)化中的經(jīng)典問題。其解決方法有局部優(yōu)化方法和一些啟發(fā)式算法,局部搜索方法充分考慮問題 的鄰域結(jié)構(gòu),遺傳算法有很好的全局搜索能力,memetic算法把遺傳算法和局部優(yōu)化算法相結(jié)合,試驗結(jié)果證明,能很好地解 決TSP問題。
上傳時間： 2016-10-01
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KTDictSeg 簡介: KTDictSeg 是由KaiToo搜索開發(fā)的一款基于字典的簡單中英文分詞算法 * 主要功能: 中英文分詞，未登錄詞識別,多元歧義自動識別,全角字符識別能力 * 主要性能指標: * 分詞準確度:90％以上(有待專家的權(quán)威評測) * 處理速度: 600KBytes/s
上傳時間： 2016-10-14
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本程序是使用APRIORI算法搜索相關(guān)聯(lián)的項目，在搜索前需要用戶先對項目的個數(shù)和最低支持度進行設(shè)置，然后程序就會在指定的項目是找出滿足最低支持度的相關(guān)聯(lián)的頻繁項目集
上傳時間： 2016-10-21
上傳用戶：csgcd001
人工魚群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略，該算法具有較優(yōu)的全局收斂能力及較快的尋優(yōu)速度。本文首次將 人工魚群算法應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，形成了人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過與 BP算法、模擬退化算法、進化算法訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較，驗證了人工魚群 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在全局尋優(yōu)能力上的優(yōu)勢，進而利用人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行電力系統(tǒng)短期 負荷預(yù)測，建立了人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。為了進一步提高算法的穩(wěn)定性，以 及求得全局最優(yōu)值的能力，文中給出了改進的人工魚群算法。當人工魚種群的最優(yōu) 值在多代未變的情況下，加入了“跳躍”行為，改變?nèi)斯~個體的參數(shù)，避免陷入 局部最優(yōu)并提高了尋求全局最優(yōu)解的能力。然后建立了新的預(yù)測模型，實際編程表 明，改進后的模型具有更好的全局最優(yōu)化能力及穩(wěn)定性。
上傳時間： 2013-12-18
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摘 要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎(chǔ)上,對人工魚群算法加以改進,提出了一種改進型人工魚群算 法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)化問題。 仿真結(jié)果表明,改進后的人工魚群算法具有精度高、搜索速度快等特點,是一種求解復(fù)雜函數(shù)全局最優(yōu)化的智 能算法。
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：cainaifa
摘 要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎(chǔ)上,對人工魚群算法加以改進,提出了一種改進型人工魚群算 法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)化問題。 仿真結(jié)果表明,改進后的人工魚群算法具有精度高、搜索速度快等特點,是一種求解復(fù)雜函數(shù)全局最優(yōu)化的智 能算法
上傳時間： 2013-12-12
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由KaiToo搜索開發(fā)的一款基于字典的簡單中英文分詞算法
上傳時間： 2014-01-14
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我一般用于制作和整理（文件搜索方式）編程技術(shù)文檔和各類源代碼, 可以如編程工具一樣分色顯示程序(C++, Delphi , java, Vb, SQL ……)(用算法實現(xiàn)), 主要用于查找相應(yīng)的類和函數(shù)的應(yīng)用。 同樣可以用它來制作電子書籍。（制作出《諸子百家》） 考慮到兼容問題: 在發(fā)布時刪除了皮膚組件.所以運行出來的效果不美觀. 平臺: delphi7 本軟件為開源軟件. 所有人都可以使用其源碼.請注明出處就OK了 有任何問題,都可以向我發(fā)送Email. 設(shè)計者: 薛朝文 Email:xcwen@sina.com
上傳時間： 2014-01-24
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八數(shù)碼難題 A*算法 利用堆棧實現(xiàn)啟發(fā)式搜索
上傳時間： 2016-12-09
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小生境遺傳算法工具箱 很不容易才搜索到的 和大家分享啊 希望對大家有用哦
上傳時間： 2014-07-12
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