说明：动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解

说明：层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的...

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说明： 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息...

说明：标准遗传算法有时候会出现未成熟收敛问题，在求解多目标优化问题时显得尤其严重。遗传算法存在未成熟收敛问题，在求解多目标优化问题时显得尤其严重。因此已有学者提出了多种群遗传算法。该算法中多个种群使用同一目标函数，各种群的交叉率和变异率取不同的固定值，以搜索不同解空间中的最优解，种群之间定期进行信息交换。...

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说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

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说明：旅行商问题（TSP）询问以下问题：由于城市的名单，每对城市之间的距离，那是什么访问每个城市恰好一次，并返回到出发城市的最短路线。它是组合优化的NP难问题，在运营研究和理论计算机科学的重要。我们使用蚁群算法使用这个问题，因为输入一些基准，计算城市之间的距离的使用蚂蚁作为平行于构建解决方案，这将是城市之...

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说明：应用背景本代码是基于与人工蜂群的数据聚类算法。该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。关键技术人工蜂群优化（ABCO）是自然的启发启发式优化方法，这是类似于在自然界寻找食物的方式的蜜蜂，以及优化算法搜索最佳的组合优化问题。 ；通过建模的分区问题作为一个一个优化问题，该聚类算法。

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说明：蚁群论文

蚁群、粒子群算法

说明：为解决无线传感器网络(  WSN ) 覆盖部署优化的问题，提出了一种基于外推人工蜂群算法的 节点部署优化方法 。 首先，设定网络系统基本假设，并以使网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优 化基本模型，再者，利用外推人工蜂群算法代入模型进行求解，获得覆盖最优的节点部署位置 。 仿真实 ...

说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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