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機群

  • 蟻群算法上傳一個文件這么復雜啊?生命在長期進化過程中

    蟻群算法上傳一個文件這么復雜啊?生命在長期進化過程中,積累了很多新奇的功能,人類很早就從中得到啟發而改進自己的工具,如史書中記戴“見蓬轉而做車輯”,傳說魯班被茅葦劃破,而發明鋸子……也許早先的發明,只是偶然的模仿和發現,后來人們已有意識地進行這方面的研究,這就是“仿生學”。仿生學顧名思義就是模仿生物的某些功能的學問。有名的例子很多,如模仿海豚皮而構造的“海豚皮游泳衣”、科學家研究鯨魚的皮膚時,發現其上有溝漕的結構,于是有個科學家就依照鯨魚皮構造,造成一個薄膜蒙在飛機的表面,據實驗可節約能源3%,若全國的飛機都蒙上這樣的表面,每年可節約幾十億。又如有科學家研究蜘蛛,發現蜘蛛的腿上沒有肌肉,有腳的動物會走,主要是靠肌肉的收縮,現在蜘蛛沒有肌肉為什么會走路?經研究蜘蛛不是靠肌肉的收縮進行走路的,而是靠其中的“液壓”的結構進行走路,據此人們發明了液壓步行機……總之,從自然界得到啟迪, 模仿其結構進行發明創造.這就是仿生學. 這是我們向自然界學習的一個方面.另一方面,我們還可以從自然的規律中得到啟迪,利用其原理進行設計(包括設計算法),這就是智能計算的思想.

    標簽: 蟻群算法 過程

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:kernaling

  • 一種基于蟻群算法的聚類組合方法

    一種基于蟻群算法的聚類組合方法,具體可以查看里面書的內容。

    標簽: 蟻群算法 聚類 組合

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:huyiming139

  • 動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群

    動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群

    標簽: k-means 程式

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:離殤

  • 粒子群算法的vb源程序

    粒子群算法的vb源程序,可以自定義算法參數,實現對6個非約束性測試函數極小值的全局優化,動態顯示粒子的移動。低維下,優化效果很好。直接解壓,無須密碼。請多指正。

    標簽: 粒子群算法 源程序

    上傳時間: 2015-03-17

    上傳用戶:talenthn

  • 基于MATLAB的微粒群工具箱

    基于MATLAB的微粒群工具箱,算法模型中引入收縮因子,收斂速度有所提高,但對高維函數的優化效果仍然不理想。

    標簽: MATLAB 微粒群 工具箱

    上傳時間: 2014-12-07

    上傳用戶:qiao8960

  • 保證全局收斂的隨機微粒群算法。當最優粒子的解無進化

    保證全局收斂的隨機微粒群算法。當最優粒子的解無進化,則對其位置、速度進行變異,而使算法不致過早收斂,只要迭代次數足夠,算法保證全局收斂。

    標簽: 全局 隨機 微粒群算法

    上傳時間: 2015-03-17

    上傳用戶:問題問題

  • 協同微粒群算法

    協同微粒群算法,用于原子簇的結構優化。協同微粒群算法模型由南非人Frans van den Bergh提出,對高維問題處理的效果要顯著優于基本微粒群算法。

    標簽: 微粒群算法

    上傳時間: 2014-11-08

    上傳用戶:康郎

  • 臺灣人對聚類算法的一個介紹。分群法(clustering)是一種最普遍將資料分類成群的方法

    臺灣人對聚類算法的一個介紹。分群法(clustering)是一種最普遍將資料分類成群的方法,其主要的目的乃在於找出資料中較相似的幾個群組。

    標簽: clustering 聚類算法

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:lxm

  • 這是一個基本的微粒群算法

    這是一個基本的微粒群算法,適合剛入門的朋友看一看。

    標簽: 微粒群算法

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:1583060504

  • 粒子群優化算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation).源于對鳥群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類似

    粒子群優化算法(PSO)是一種進化計算技術(evolutionary computation).源于對鳥群捕食的行為研究 PSO同遺傳算法類似,是一種基于疊代的優化工具。系統初始化為一組隨機解,通過疊代搜尋最優值。但是并沒有遺傳算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索。詳細的步驟以后的章節介紹 同遺傳算法比較,PSO的優勢在于簡單容易實現并且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用于函數優化,神經網絡訓練,模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域

    標簽: evolutionary computation PSO 粒子群

    上傳時間: 2015-03-28

    上傳用戶:源弋弋

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