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基于模拟退火的粒子群算法，模拟退火算法在搜索过程中具有该概率突跳的能力，能够有效地避免搜索过程陷入局部极小解。-Based on simulated annealing particle swarm optimization, simulated annealing algorithm in the search process has a sudden jump in the probability of the capacity, which can effectively avoid th
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本代码为经典PSO微粒群算法，通过修改w值，使得PSO的搜索在全局与局部之间得到最优-The code for the classic PSO particle swarm algorithm, by modifying the w value, makes the PSO search between the global and local optimal
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蚁群算法的另一种实现形式，通过全局的搜索，避免陷入局部解的改进程序-Another ant colony algorithm to achieve the form of global search through, to avoid falling into local solutions to improve procedures
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An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network
Abstract
This paper presents a new BP neural network
algorithm which is based on an improved particle swarm
optimization (PSO) algorithm. The improved PSO (which
is called IPSO) algori
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Choice of Wavelets for Image Compression
In wavelet-based image coding the choice of wavelets is crucial and determines the coding
performance. Current techniques use computationally intensive search procedures to find the optimal basis (type,
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，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜
索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优
化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的更精确的分割。将其应用于左心室MRI图像
的分割，取得了较好的效果。-This paper presents a genetic algorithm based on dual-T-Snake model f
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Chapter 8. Numerical Optimization
Algorithm 8.1 Golden Search for a Minimum
Algorithm 8.2 Nelder-Mead s Minimization Method
Algorithm 8.3 Local Minimum Search Using Quadratic Interpolation
Algorithm 8.4 Steepest Descent or Gradie
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c语言编写的模拟退火算法，可以避免搜索陷入局部最优解，有效解决优化问题。-c language of the simulated annealing algorithm, to avoid the search into a local optimal solution, an effective solution to optimization problems.
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深度优先搜索的支持向量机参数优化算法
Study on Parameters Optimization of Support
Vector Machines Based on DFS
:研究支持向量机参数优化问题，由于算法要求准确选择 SVM 参数，支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参
数确定时，消耗的时间长、占有内存大，易获得局部最优解的难题。为了解决支持向量机存在的不足，采用深度优先搜索算
法对其参数优化机机制进行改进。将向量机参数优化视成一个组合优化问题，将支持向
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针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷
入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。
该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运
动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜
索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索
时间, 提高了收敛率
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首先用链接图建立机器人运动空间模型，在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径，然后用粒子群算法局部调节全局导航路径上的路径点，得到更优路径。-First, the link graph to establish the space model of the robot, using ant algorithm based on global search to get the global navigation path and local regulation on the glob
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遗传算法及其育种:GA于20世纪60年代由美国Michigan大学J.H.Holland教授[1]首先提出。它可广泛应用于人工智能、机器学习、函数的优化、自动控制等领域。GA的突出特点是将问题的解空间间通过编码转换为GA的搜索空间，把问题的解转换为生物的个体，并借助生物的遗传和进化理论，对多个个体同时进行选择、交叉和变异操作。这样，可以较快地搜索到最优解。但是，遗传算法易陷入局部最优。搜索效率还不是
-Genetic Algorithm and Breeding: GA 1960s firs
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针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力，遗传算法优化BP 神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象，前期74 项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa 月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子，建立汛期降水短期气候预测模型。-BP algorithm is easy to fall into local minimum, slow convergence, genet
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混沌粒子群优化（CPSO, Chaos Particle Swarm Optimization）算法融合了PSO算法的快收敛和CO算法的遍历随机等特点，在PSO算法每一代挑选出的最优解附近的区域里，用混沌算法进一步搜索，防止其陷入局部最优值，从而改进了PSO算法的不足，成为一种高效的优化算法。-Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO, Chaos Particle Swarm Optimization) algorithm combines the f
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基于粒子群优化算法的无源模拟滤波器优化设计方法容易陷入局部最优,收敛速度慢迭代次数多、运算量大且稳定性不够好。提出果蝇优化算法对滤波器的整个参数空间进行高效并行搜索直到获得最优的参数值,实例仿真表明,采用该方法设计的滤波器在相同的带宽准确度及阻带衰减的情况下,具有更快的运算速度及收敛性能。-Passive analog filter optimization algorithm based on particle swarm optimization design method is easy
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模擬退火是一種通用概率演算法，用來在固定时间内寻求在一個大的搜尋空間內找到的最優解。
模擬退火來自冶金學的專有名詞退火。退火是將材料加熱後再經特定速率冷卻，目的是增大晶粒的體積，並且減少晶格中的缺陷。材料中的原子原來會停留在使內能有局部最小值的位置，加熱使能量變大，原子會離開原來位置，而隨機在其他位置中移動。退火冷卻時速度較慢，使得原子有較多可能可以找到內能比原先更低的位置。
模擬退火的原理也和金屬退火的原理近似：我們將熱力學的理論套用到統計學上，將搜尋空間內每一點想像成空氣
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Convergence analysis and performance of the extended artificial
physics optimization algorithm.artificial physics optimization (EAPO), a population-based,
stochastic, evolutionary algorithm (EA) for multidimensional search and optimization.
EAP
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模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。-Simulated annealing algorithm is a time-varying by giving the search process and ultimately tends to zero the probability of jumps, thus can effectively avoid local minima and eventual
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序列比对中的smith-waterman算法，应用于局部序列比对，寻找最优化比对序列，精确度高-Smith- waterman in sequence alignment algorithm, is applied to the local sequence alignment, search for optimal matching sequence, high precision
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Rosenbrock函数优化属于无约束函数优化问题，其全局极小值位于一条平滑而狭长的抛物线形状的山谷底部，且为优化算法提供的信息很少，因此找到其全局极小值就显得很困难。根据Rosenbrock函数的这种特性，专门提出了一种改进的PSO算法，该算法引入三角函数因子，利用三角函数具有的周期振荡性，使每个粒子获得较强的振荡性，扩大每个粒子的搜索空间，引导粒子向全局极小值附近靠近，避免算法过早地收敛，陷入局部最优，从而找到Rosenbrock函数的全局极小值。大量实验结果表明，该算法具有很好的优化性能，
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