搜索资源列表
GA
- 遗传算法，实现物竞天择，是进化理论的一方面。遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为： ① 首先组成一组候选解 ② 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 ③ 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 ④ 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。(Genetic algorithm, to realize natural selection, is one aspect of evolutionary theory.)
禁忌算法 C++
- 禁忌搜索算法是一种全局性邻域搜索算法，模拟人类具有记忆功能的寻优特征。它通过局部邻域搜索机制和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过破禁水平来释放一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索，以最终实现全局优化(Tabu search algorithm)
新建文件夹 (2)
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
music
- MUSIC 算法MATLAB仿真源代码 clc clear all format long %将数据显示为长整型科学计数 N=200;%快拍数 doa=[20 60]/180*pi; %信号到达角 w=[pi/4 pi/3]';%信号频率 M=10;%阵元数 P=length(w); %信号个数 lambda=150;%波长 d=lambda/2;%阵元间距 snr=20;%信噪比 B=zeros(P,M); %创建一个P行M列的0矩阵 for k=1:P B
遗传算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
蚁群算法
- 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群算法的matlab实现(Ant colony algorithm is a probabilistic algorithm for finding optimal paths. It was put forward by Marco Dori
PEiD_查壳
- PEiD能检测大多数编译语言.、病毒和加密的壳，它主要利用查特征串搜索来完成识别工作的，各种开发语言都有固定的启动代码部分，利用这点可识别是何种语言编译的，被加壳程序处理过的程序，在壳里会留下相关加壳软件的信息，利用这点就可识别是保种壳所加密的(PEiD can detect most compiling languages, viruses, and encrypted shells, which mainly use Chad sign string search to complete r
PEiD
- PEiD专业的查壳软件哦！ 几乎可以侦测出所有的壳，其数量已超过470 种PE 文档 的加壳类型和签名。PEiD能检测大多数编译语言.、病毒和加密的壳，它主要利用查特征串搜索来完成识别工作的，各种开发语言都有固定的启动代码部分，利用这点可识别是何种语言编译的，被加壳程序处理过的程序，在壳里会留下相关加壳软件的信息，利用这点就可识别是保种壳所加密的，它提供了一个扩展接口文件userdb.txt ，用启可以自定义一些特征码，这样可以识别出新的文件类型，签名的制作可以用插件Add Signature来
sklearn-SVM
- 支持向量机(SVM)——分类预测，包括核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等(Support vector machine (SVM) - classification prediction, including kernel function parameter adjustment, unbalanced data problem, feature dimensionality reduction, grid search, pipelin
beiBao01
- 免疫克隆解决01背包问题，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(Immune Algorithm) IA。人工免疫算法是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的群智能搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，免疫算法是全局收敛的。(Immune clone solves 01 knapsack problem
antColonyAlgorithm
- 利用蚁群算法解决车间调度问题，这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法(Using ant colony algorithm to solve job shop scheduling problem.This algorithm has the characteristics of distributed computing, positive information feedback and heuristic search. In ess
蚁群算法
- 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。