说明:蚁群优化(ACO)是受蚂蚁社会行为的启发而提出的一组概率元启发式算法和一种智能优化算法。蚁群算法也被归类为群体智能方法,因为实现了这种范式,通过模拟蚂蚁在这些算法结构中的行为。
说明:蝙蝠算法(xin-she yang 蝙蝠算法) part2 元启发式算法,如粒子群优 化算法和模拟退火算法等,越来越成为解决复杂优化 问题的有效方法 . 绝大多数的启发式和元启发式算法 来源于对生物行为或物理性质的模拟 . 近年来,随着 计算智能技术的发展,各种新的仿生智能算法相继被...
说明:飞蛾火焰优化算法的源码。 澳大利亚学者Seyedali Mirjalili 提出了一系列的群智能优化算法,代表如下: 1. Salp Swarm Algorithm (SSA) 2. Grasshopper Optimisation Algorithm (GOA) ...
说明:对动态系统辨识理论做了概括性的介绍,包含了常用的非参数系统辨识方法和参数辨识方法,并将神经网络人工智能算法应用到复杂系统参数识别,适用于系统控制、参数识别与数据预测等领域的学习。传统方法与现在智能算法都配有实例,每个代码文件都有详细注释。