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求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
phylip
- 这篇文章，详细的介绍了当前国际最流行的 生物进化树软件使用说明，中文版！-This article, a detailed introduction of the current international the most popular biology evolutionary tree software to use that version of English!
reserch
- 关于题库系统智能成卷理论和组卷方法研究，基于自适应混合进化机制的智能组卷方法。-Item bank system on the volume into the theory and intelligent method of test papers, self-adaptive hybrid evolutionary mechanism based on the Intelligent Test Paper Method.
jiyuyichuansuanfadelvboqiyouhuasheji
- 遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法，由于它简单易行，鲁 棒性强，尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜 索过程，从而使它的应用范围极为广泛，并且己在众多领域得到了实际应用， 取得了许多令人瞩目的成果，引起广大学者和工程人员的关注。- The genetic algorithm is a kind of searching method which simulates the natural evolution. It is simple and ea
antforfood.pdf
- 本文介绍了一种新型模拟进化算法蚁群算法该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程，达 到求解组合优化问题的目的 -This article describes a new type of simulated evolutionary algorithm method of ant colony algorithm in the simulation of ant colony search for food through the process of solving combinatorial op
AnApproachToTheNeuralNetworkBasedDataMining
- 针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
hdj
- 针对基于内容的网络信息过滤中存在的特征维数过高影响分类过滤效果问题,运用遗传算法进行特征 选择,通过遗传操作搜索最优解。并且引入个体寿命概念用于实施种群更新,同时根据种群进化情况动态调整遗传操作算子,从而解决遗传算法训练过程中种群以及操作算子的单一性带来局部最优问题
QuantumEvolutionaryAlgorithm
- 量子进化算法论文，详尽介绍该算法的原理及实验结果-Quantum evolutionary algorithm papers, detailed descr iptions of the principle of the algorithm and experimental results
Evolutionary.Synthesis.of.Pattern.Recognition.Syst
- 此pdf格式文本资料是关于进化合成模式识别系统的理论书籍-Evolutionary Synthesis of Pattern Recognition Systems
EvolutionaryOptimizationofConstrained
- 顶级期刊IEEE 进化计算 关于均值聚类的2009年最新论文-Evolutionary Optimization of Constrained -means Clustered Assetsfor Diversifi cation inSmallPortfolios
aaaa
- 基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫 优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa- reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利 用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标 测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
bbbb
- 摘 要:提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中 同时引入Parzen窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索。此外,算法基于点在目标空间分况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度。与已有算法相比, PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高。-Abstract:This paperproposed a
10[1].1.1.42.2856
- 一篇knowles的大作，对于学习多目标进化算法有着深层次的作用。-MOEA
NSGA
- 快速非劣精英排序的最好的文章，DEB的心血，了解多目标进化的都应该看一下。-MOEA
vrp
- 进化算法及其在全局优化和VRP中的应用的毕业论文-Evolutionary Algorithm and Its Application in GlobalOptimization and Vehicle Routing Problem
jiamipojie
- 加密与解密破解教程.chm 软件的破解技术与保护技术这两者之间本身就是矛与盾的关系，它们是在互相斗争中发展进化的。这种技术上的较量归根到底是一种利益的冲突。软件开发者为了维护自身的商业利益，不断地寻找各种有效的技术来保护自身的软件版权，以增加其保护强度，推迟软件被破解的时间；而破解者则或受盗版所带来的高额利润的驱使，或出于纯粹的个人兴趣，而不断制作新的破解工具并针对新出现的保护方式进行跟踪分析以找到相应的破解方法。从理论上说，几乎没有破解不了的保护。对软件的保护仅仅靠技术是不够的，而这最终要
geneticalgorithm
- 遗传算法的描述，遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法！ -Descr iption of the genetic algorithm, genetic algorithm is a general learning method based on simulated evolution!
dd
- 单亲进化遗传算法在多个配送中心选址中的应用-Single evolutionary genetic algorithm in multiple Distribution Center Applications
1.pdf
- 关于LDPC密度进化理论分析不规则码字阈值，合理优化度分布，构造优异性能的LDPC码。以及高斯近似分析阈值的比较-Analysis of Density Evolution on the irregular LDPC code word threshold, optimize the degree distribution, excellent performance of the LDPC codes constructed. And the Gaussian approximation th
2.pdf
- 关于LDPC密度进化理论分析不规则码字阈值，合理优化度分布，构造优异性能的LDPC码。以及高斯近似分析阈值的比较-Analysis of Density Evolution on the irregular LDPC code word threshold, optimize the degree distribution, excellent performance of the LDPC codes constructed. And the Gaussian approximation th