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- ant lion优化算法，16年提出是群智能优化算法，希望研究算法的朋友可以自己学习(ant lion algorithm is proposed in 2016 year,you can learn it by down load)
空间矢量异步电机变频器-
- 我们设计的异步电机变频调速器以TMS320F28035芯片为控制核心，通过输出三相PWM波控制智能功率模块IPM驱动三相异步电机。我们使用空间矢量SVPWM算法，并对其进行了优化。采用异步电机无传感器测速算法省去了昂贵的光电编码器，大大节省了成本。同时开创性的研发了自动根据运行环境调节的自适应变频算法，使我们的变频调速器可以在电网条件恶劣的乡村山区工作，由此该变频器已被一家民用水泵生产企业预订。(We design the asynchronous motor frequency convers
DDAC07
- 是一篇关于蚁群算法和多智能体相结合的经典的文章()
911349
- 蚁群算法作为一种新的智能计算模式, 由于其离散性本质而在组合优化问题上取得 巨大成 功,但这也限制了它在连续问题求解中的应()
新建文件夹
- 关于智能天线中lism算法的matlab实现，算法详细，是MATLAB的m文件(About smart antenna LISM algorithm MATLAB implementation, the algorithm is detailed, is the MATLAB file)
DE
- 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等(DE optimization algorithm)
fombo
- 基于模糊逻辑和GA的智能车辆横向控制算法仿真研究,网上很少有这样的珍贵资料,故上载之()
一种可自动跟随手机行走的小车
- 一种可以跟随手机智能行走的小车方案，包括电路原理图，算法设计，软件流程图。(A car that can follow the smart mobile phone, including circuit schematic diagram, algorithm design, software flow chart.)
混合遗传蚁群HGIACA
- 智能优化方法--混合遗传蚁群算法，结合了蚁群算法和遗传算法(Intelligent optimization method, hybrid genetic ant colony algorithm, combines ant colony algorithm and genetic algorithm.)
Cooperations_in_PSO_C
- 混合粒子群算法是集群智能思想的一个具体应用，优化函数效果好(Cooperations_in_PSO_C)
ForexComboSystem_v4.0(4in1)EURUSD_edu
- ea 此ea使用4种策略同时交易过滤,智能性算法可靠.(comboea This EA uses 4 strategies to deal with the transaction simultaneously, and the intelligent algorithm is reliable.)
Forex_CashCow_r1
- Forex_CashCow_r1 EA根据特定算法的价格差在进行超短交易。EA仅为MQL编程爱好者提供语法及相关编程技巧的学习研究之用，智能交易存在极高的风险测试请用模拟盘，请勿用于实盘。(Forex_CashCow_r1 EA performs ultra short transactions according to the price difference of the specific algorithm. EA only provides syntax and related prog
Tang-ICC17
- 实现无线网络中能量的智能分配问题,通过dqn算法解决(Realizing the intelligent allocation of energy in wireless networks, solved by dqn algorithm)
SOA程序
- 针对面临的问题寻找优化解是人类的思维习惯和行为方式。借鉴人类丰富的社会经验，模拟人类搜索活动的智能行为，提出了一种新的基于种群的启发式随机搜索算法，即人群搜索算法 SOA（seeker optimization Algorithm）。SOA 研究人类在随机搜索时所采用的交流、协作、记忆、推理、学习知识与经验等的智能行为，结合搜索和进化思想，以搜寻队伍为种群，以搜寻者位置为优化问题的候选解，通过模拟人类搜索的“经验梯度”和不确定性推理，分别确定搜索方向和步长，完成位置更新，实现对所求问题解的优化(