说明：本文提出了一种新的、计算高效的基于群智能的全局I<优化方法，用于定位WSN环境中的ti节点。将所有相邻锚节点的均方距离误差作为该非线性优化问题的目标函数d。粒子群c优化（PSO）是一种高性能的随机全局b优化工具，它确保了目标a函数的最小化。

群智能 全局I< 优化方法

说明：这些非语音的环境声音可以用作评估语音分离系统等的非语音噪声。 它们以波形形式提供，并且可以下载到一个ZIP文件中。这些非言语环境声音可作为非言语噪声用于评估语音分离系统等。它们以波形形式提供，可以在一个ZIP文件中下载。内容包括：N1-N17：人群噪音N18-N29：机器噪音N30-N43：警报器和...

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说明：对于多目标优化.人工蜂群算法是最新的函数优化算法。它取决于蜜蜂的共离子行为…与pso不同，它提供了更好的优化；

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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,包含位置式PID算法、积分分离式PID，感应双馈发电机系统的仿真，gmcalab 快速广义的形态分量分析，Matlab实现界面友好。

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说明：旅行商问题（TSP）提出了以下问题：给定一个城市列表和每对城市之间的距离，哪条最短的路线可以精确地访问每个城市一次并返回出发城市

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说明：利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，匹配追踪和正交匹配追踪，基于互功率谱的时延估计，IDW距离反比加权方法，包括调制，解调，信噪比计算，完整的基于HMM的语音识别系统。

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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：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

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说明：粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种 “随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。

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说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题