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pso
- 模拟退火算法——组合优化 模拟退火算法主要用于解决组和优化问题，它是模拟物理中晶体物质的退火过程而开发的一种优化算法。在对固体物质进行模拟退火处理时，通常先将它加温熔化，使其中的粒子可自由运动，然后随着温度的逐渐下降，粒子也逐渐形成了低能态的晶格。若在凝结点附近的温度下降速率足够慢，则固体物质一定会形成最低能态的基态。 对于组合优化问题来说，它也有这样的类似过程。组合优化问题解空间中的每一点都代表一个具有不同目标函数值的解。所谓优化，就是在解空间中寻找目标函数最小（大）解的过程。若把目标
Plasma-particle-simulation-program
- 用MATLAB(R)混合编程,给出了一种粒子模拟(PIC,CIC)方法中粒子云状态实时可视化的新方案,使得粒子的整体状态和运动趋势能够清晰的从绘出的图中直观的看出。-Using MATLAB (R) hybrid programming, given a particle simulation (PIC, CIC) method in real-time visualization of the particle cloud state' s new program, making the
pso
- 群微粒算法，本算法用群微粒算法求解目标函数的最大值-Group particle algorithm, the algorithm groups particles with the maximum objective function algorithm
intpart
- A simple implementation of an algorithm in Particles Inteligence Una implementación sencilla de algoritmo de Inteligencia de Partículas-A simple implementation of an algorithm in Particles Inteligence Una implementación sencilla de algor
Particle-Representation
- Physics Engine for Particles in Delphi
greenhouse
- 温室：一个使用传感器监测大棚的TinyOS方案 通过无线网状网连接MICA2微尘。 此软件版本的目的是为人们熟悉与TinyOS的。 “ 应用程序由三个方案： * mica_greenhouse：一个TinyOS应用到温度和光照 从温室传感器读数。该应用程序处理消息路由 保持尘埃和微粒之间的每个Unix时间。路由拓扑 网络是动态建立在运行时的微尘。 * mica_transparentbase：在TinyOS的一部分发布一个TinyOS应用
particleswarm
- algorithm swarm particles fo matlab
molecular_dynamics
- 根据Lennard-Jones 分子相互作用模型，利用计算机数值模拟方法，对一定空间内有 限粒子的运动情况进行模拟，分析粒子的运动位置、速度分布-According to Lennard-Jones molecular interaction model, the use of computer simulation methods, for certain limited space to simulate the movement of particles, particle motio
pso-program
- 各种粒子群算法程序，包含基本粒子群，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，变学习因子的粒子群算法，二阶粒子群算法，混沌粒子群算法以及模拟退火的粒子群算法，功能很强大，经过实测可以直接应用-A variety of particle swarm optimization procedures, including elementary particles group with compression factor of the particle swarm algorithm, the w
112
- 这是一个flash源文件，效果很好，测试平台为flash 8.0（如果提示问题请选择合适的版本试试），代码的效果是：不断飞出的白色粒子。-This is a flash source file, the effect is very good, the test platform for Flash 8 ( if the question please choose the right version to try), code effect is: constantly flew out of
weiliziqunsuanfa
- 微粒子群进化算法，是一种很好的进化算法，本代码可测试通过-Particles group evolutionary algorithm, is a good evolutionary algorithm, the code can be tested
Single-particles
- 此程序能够计算三维电磁场中带电粒子的运动轨迹。-compute the particle
DDSCAT7.1.0
- 离散偶极近似算法程序DDSCAT7.1.0.计算任意形状、任意组成的微粒对光的散射、吸收、消光效率。-discrete dipole approximation (DDA)program DDSCAT7.1.0, it can calculate the scattering, absorption, and extinction efficiency of small particles of any geometry and any composition.
EMFII-lecturenotes
- Electromagnetic theory is essentially a study of some particular field. We define a field as a function which specifies a particular quantity everywhere in a region. If the quantity is a scalar (or vector), the field is said to be scalar (or vector
GSAA
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始-S
paper-for-system-of-particles
- 粒子系统方面的文章，适合学习粒子系统的人研究，希望对大家有帮助-Particle system articles, suitable for the study of particle system, we hope to
Bearings-only-target-tracking
- 本文分别就纯方位角跟踪中的机动目标跟踪、有信号传输时延时的跟踪及一类特定的多目标跟踪问题进行了较为系统和深入的研究。首先，针对非机动目标提出一种智能距离参数化无味滤波方法，与传统方法相比，改进了跟踪初始性能、滤波精度以及优化了系统资源。其次，针对机动目标纯方位角跟踪提出一种将交互多模型和核粒子滤波结合的方法，在维持跟踪精度的前提下，大幅减少了所需粒子数，改善了系统实时性。-This paper bearings-only tracking of maneuvering target tracki
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- 粒子群算法，使用java语言编写，可以自己设置各项参数-with java language of elementary particles group algorithm
PSO_introduction
- 这是关于粒子群算法的一篇综述论文，说明了PSO算法的原理，及其算法流程！-PSO is a population-based stochastic optimization technique inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. All of particles have fitness values which are evaluated by the fitness function to be op
PsoProcess
- 粒子群算法OptSwarm记录每个粒子的历史最优解（粒子历史最好的适应度）以及全部粒子搜索到的全局最优解。用Wg代表全局最优解，W.,1代表每个粒子的历史最优解。粒子群初始化阶段表OptSwarm的前N行与表ParSwarm中的相同，而Wg的值为表ParSwarm中适应度值的最大值对应的行。-Particle swarm algorithm OptSwarm record the history of each particle the optimal solution (particles h