说明：这个项目基于 simulink 使用粒子群优化算法的 pid 参数优化整定。在这里 weso 返回 Kp，正在考虑一种植物与致动器系统的仿真模型。有是一个文件给超调量，上升时间和沉降时间适应度函数的目标函数。根据哪些粒子群优化算法返回 Kp、 Ki、 Kd 的最优值。

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说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。

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说明：这提出了确定最优无线电传输参数的遗传算法驱动的认知无线电决策引擎。在过去几年，在无线通信中的快速革命已增加无线电频谱的需求，履行的服务质量 (QoS) 要求的无线应用，导致频谱的挤迫情况。为了解决拥挤问题的谱，认知无线电 （CR） 已成为领先的技术因为它可以智能地感觉未使用的频谱而无需创建对授权用户...

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说明：文化的算法（CA）是进化计算，其中有被称为除了人口组件信念空间知识部件的一个分支。在这个意义上说，文化的算法可以看作是一个扩展的常规遗传算法。文化算法是由雷诺推出（请参阅参考资料）。

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说明：技术和进口的增长进入数字化时代，世界已发现自己瞄准的大量信息。如此庞大的信息处理往往存在困难。图像压缩是最小化在一个图形文件的字节大小，而不会降低图像的质量到无法接受的水平。在文件大小的减小允许更多的图像将被存储在盘或存储器空间的一个给定的量。所以我们需要用于存储大量数据的带宽和存储的限制，并且由于...

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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：应用背景该算法是利用分配问题。该算法找到一个最佳匹配之间的任务和氮代理。关键技术该算法找到一个最佳匹配之间的任务和氮代理。该算法是快速的（（3））。它recibes矩阵的n×n，表示 ；实用 ；分配任务J剂即 ；该算法是求解指派问题的工具。 ；

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说明：用 Matlab 7.0 写了这段代码您可以修改简单约束 handlening 方法使用效率更高方法。好的复习，这些方法可以发现在： Carlos A.美洲美洲"理论与数值用进化算法的约束处理技术： 最先进的调查"

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说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

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说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器