说明：最速下降法是一种沿着N维目标函数的负梯度方向搜索最小值的方法。该程序是用最速下降法求无约束最优化解。

最小梯度法 梯度下降 无约束函数 梯度下降法 函数最优值

说明：应用背景本代码提出了一种混合聚类算法，通过应用K-均值和遗传算法（遗传算法）。关键技术在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式（有时也称为一个元启发式）是经常用来产生有用的解决方案，优化和搜索问题。

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说明：libsvm的参数寻优程序。针对SVR提供full gridsearch方式的参数寻优，主要用于SVM回归预测-libsvm optimization process parameters. Provide full gridsearch for SVR parameter optimization...

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说明：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。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。该算法通过数学的方式,...

遗传算法优化 遗传算法 自适应--控制

说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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说明：SO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优...

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说明：模拟退火（SA）是一个通用的概率启发式用于在大的搜索空间定位的良好近似于给定功能的全局最优的全局优化问题。它经常被用来在搜索空间是离散的（例如，那次访问给定城市的所有旅游）。对于某些问题，模拟退火可能比穷举更有效 - 只要该目标仅仅是找到一种可接受的良好的解决方案中的固定时间量，而不是最佳的解决方案...

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。 下文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 里面包括三...

雷达数据仿真 雷达目标跟踪 kalman目标跟踪 雷达搜索 target-location

说明：三种方法被提出，以指导遗传算法的收敛向所需的解决方案：偏压以便有利于搜索空间的特定区域的探索初始群体的产生，根据归因不同的权重的目标和比较解的目标的加权和（WPMOGA），并且包括最小和最大的交易客中的解决方案（G-MOGA）的比较。三种方法进行，以发现是否意味着增加一些新的传输线的解决方案上测试的...

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