说明：利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题，就是在给定约束条件下，使目标函数极小（或极大）的变量组合问题。将Hopfield网络应用于求解组合优化问题，把目标函数转化为网络的能量函数，把问题的变量对应到网络的状态，这样，当网络的能量函数收敛于极小值时，问题的最优解也随...

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：这是从CSDN网站中下载的程序，但是运行9节点时不收敛，且运行3节点和39节点和测试数据对不上，因此在此基础上修改了程序。这程序根据步骤分成多个子程序，分别为输入数据、进行节点优化、形成导纳阵、置初值、形成雅克比矩阵、解线性方程、求支路潮流和输出结果等。这个程序修改完后主要针对9节点。此程序的优点就...

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说明：蝗虫算法：蝗虫优化算法是模拟自然界蝗虫种群捕食行为而提出的一种群智能优化算法,主要利用了蝗虫间的社会作用力把空间分为吸引空间、舒适空间和排斥空间,根据不同蝗虫间距离大小的变化来改变空间范围从而找到最优位置。该算法具有结构简单、稳定性强、参数较少、收敛较快等特点。

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说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

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说明：作为一种群体智能算法，本程序采用一种人工鱼群算法，可实现任意非线性函数的寻优。该算法易于跳出局部极小值点，可实现全局目标寻优，而且克服了传统寻优算法收敛速度慢的缺点，是今后比较流行的一种全局寻优算法。