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这是一个好的建模学习资料,赶快下载吧,
数学建模十大算法 ( 包含:蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、
插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题、
图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、
最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法、
网格算法和穷举法、一些连续离散化方法、数值分析算法、图象处理算法）-This a good model to study the information, downloa
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一种新的随机优化技术:基于群落动态分配的粒子群优化算法(Community Dynamic Assignation-based Particle Swarm Optimization,CDAPSO)。新算法通过动态改变粒子群体的组织结构和分配特征来维持寻优过程中启发信息的多样性,从而使其全局收搜索能力得到了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。-a new stochastic optimization techniques : Community-based dynamic allocat
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粒子群算法的vb源程序，可以自定义算法参数，实现对6个非约束性测试函数极小值的全局优化，动态显示粒子的移动。低维下，优化效果很好。直接解压，无须密码。请多指正。-PSO algorithm vb source, the algorithm can define parameters to achieve the six non-binding function tests minimum of global optimization, dynamic display particle movem
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This thesis aims to clearly describe the cognitive radio and its components and operations. Moreover, it aims on describing the expected outcome from the most common techniques that are proposed for use in cognitive radios. In addition, it describes
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在提高训练中我们主要针对时序图分析，现代智能优化算法（遗传算法和蚁群算法），动态规划，排队理论，目标规划，层次分析以及决策论等相关理论做了比较深刻的了解。然后针对具体情况，具体问题进行建模训练，并加以上机实习。-In training, we aimed to improve timing diagram analysis, modern intelligent optimization algorithm (genetic algorithm and ant colony optimizati
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tsp 粒子群算法修正源码， 参考：大连理工大学 谷超 2009年硕士学位论文 “改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用”
*郭文忠1，陈国龙1，洪玉玲2 .求解TSP问题的动态邻域粒子群优化算法.漳州师范学院学报(自然科学版)
-modified particle swarm optimization tsp source code, reference: Dalian University of Technology master s degree thesis Vall
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标准微粒群算法源程序,该程序用于计算Goldstein-Price函数的函数最小值-Standard Particle Swarm Optimization source, the program used to calculate the Goldstein-Price function function of the minimum
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最新SD期刊上关于改进型PSO算法，我是通过学校内部数据库在SD下载的哦！包括《A dynamic inertia weight particle swarm optimization algorithm》、《Adaptive Particle Swarm Optimization》、《Cyber Swarm Algorithms – Improving particle swarm optimization using adaptive memory strategies》。这三篇都是比较有研
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蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，该算法具有许多优良的性质，具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值， 是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，可以解决一维静态优化问题甚至多维动态组合优化问题。
-Ant colony algorithm is a method used to find optimal path in the graph of the probability-based technology, the algorithm has many goo
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PSO算法的可视化方法，可以实现动态显示优化过程，英文资料。-PSO algorithm visualization methods, can achieve dynamic display optimization process and English languages.
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在提高训练中我们主要针对时序图分析，现代智能优化算法（遗传算法和蚁群算法），动态规划，排队理论，目标规划，层次分析以及决策论等相关理论做了比较深刻的了解。然后针对具体情况，具体问题进行建模训练，并加以上机实习。-In training, we aimed to improve timing diagram analysis, modern intelligent optimization algorithm (genetic algorithm and ant colony optimizati
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在提高训练中我们主要针对时序图分析，现代智能优化算法（遗传算法和蚁群算法），动态规划，排队理论，目标规划，层次分析以及决策论等相关理论做了比较深刻的了解。然后针对具体情况，具体问题进行建模训练，并加以上机实习。-In training, we aimed to improve timing diagram analysis, modern intelligent optimization algorithm (genetic algorithm and ant colony optimizati
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针对多峰函数优化问题，借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论，提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体，增强了算法的局部搜索能力；采用网络抑制策略，保持了种群的多样性；通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模，提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性，较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡，具有更强的多峰函数优化能力-Referred to the ergodicity of chaos and immune netwo
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Ant Colony Optimization for dynamic Traveling Salesman Problems
Author: Carlos A. Silva and Thomas A. Runkler
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NormFitGA(动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题)-NormFitGA (dynamic linear calibration of genetic algorithm to adapt to the value of one-dimensional unconstrained optimization problems)
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提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法，算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉，且具有不同分工的子群，并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想，减少了解陷入局部最优的可能性．与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较，表明本文算法具有更高的搜索效率，更容易找到全局最优解．-：An improved method based on improved particle swarm optimization dynamic search algodthm networkrcconfig
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遗传算法进行动态寻优最小值，并给出函数的图形、算法的源代码、程序流程图、主要参数记录、寻优结果、迭代次数、收敛曲线及实验结果分析.-Genetic algorithms for dynamic optimization of the minimum and gives the function graph, the algorithm source code, program flow, the main parameters of the recording, the optimization
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初学者学习智能信息处理算法，动态优化过程，便于打基础-For beginners to learn intelligent information processing algorithms, dynamic optimization, ease of laying the foundation
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Dynamic particle swarm intelligence optimization algorithm
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cec2009动态优化问题的函数测试集。(The benchmarks for CEC2009 Special Session / Competition on Dynamic Optimization)
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