说明：洗牌的飞跃青蛙算法 （样图） 是新自然启发智能算法利用整个的更新和评价战略解决方案。求解多维函数优化问题，这一战略将会恶化的收敛速度和算法由于维度之间的干涉现象的解决方案的质量。为了克服这方面的不足，提出了基于样图的维度的维度改进。拟议的战略结合到其他维度值更新后的值的一维将贪婪地接受新的解决方案，...

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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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说明：人工蜂群算法的基本程序，可以在此的基础上修改。人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度

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说明：基于负熵和基于峭度的算法的相似系数和信干比相差不多，都能很好地实现信号的盲分离。基于峭度的FastICA算法的收敛速度要快，迭代次数比基于负熵的FastICA算法少四倍以上。从分离时间也可以看出基于峭度的算法比基于负熵的算法快将近四倍。SIR随信噪比增大的结果图可以看出存在高斯噪声时，基于峭度的Fa...

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说明：应用背景得到更有效的方案，为网络路由设计VLSI物理设计中，一种新的混合算法是蚁群算法和禁忌搜索算法提高网络路由设计方案在VLSI物理设计相结合，提出了。通过考虑不同的结构特性，如两终端，多终端的模式，多层次、无网格布线是引入适当的参数匹配，可以通过计算机实验得到了。结果表明，新的算法可以避免低收敛...

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说明：NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低

说明：考虑到TSP问题的特点，采用一种受贪婪算法启发的贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子，实验证明，该算法能够极大地提高了算法的收敛速度又保证了最优解的得到，而且具有较好的鲁棒性。下面遗传算法求解TSP的基本步骤： （1）种群初始化。个体编码方法有二进制编码和实数编码，在解决TSP问题过程中个体编码方法为...

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说明：声学噪声取消。 自适应滤波的算法的推导过程基于维纳过滤 theoryhave 他们的起源在解决问题的统计公式。与此相反，最小二乘方法从确定性的角度来看待方法筛选优化问题。前面提到过，在维纳滤波理论，所需的过滤器是获得个性化 MSE，那就是，一个统计量。在最小二乘法，另一方面，该方法的性能指标是对于给...

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说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...

说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

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