说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：共轭梯度法编程.共轭梯度法是共轭方向法的一种依赖于迭代点的负剃度而构造出来的-Conjugate gradient method programming. Conjugate gradient method is a conjugate direction method relies on an i...

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说明：遗传算法 ( Genetic Algorithm , GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法 。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点 [1 ] :1 ) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ;2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来的适应值...

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说明：资源描述 GA_PSO 遗传算法的寻优计算 遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的...

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说明：用蚁群算法实现图像边缘检测蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中...

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说明：该优化算法的灵感来自鸟家庭，叫做杜鹃的生活。 特别这些鸟蛋铺设和育种及其特征的生活方式已经基本动机为发展这种新的进化优化算法。 类似于其他进化的方法，杜鹃优化算法 （COA） 开头的初始种群。 杜鹃的人口，在不同的社会中，是在两种类型： 成熟的杜鹃和鸡蛋。 努力生存之间杜鹃构成杜鹃优化算法的基础。 ...

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说明：资源描述随着科学技术和经济的发展，许多科学研究领域和工程应用都涉及到了一些组合优化问题，这些问题中很多都是NP问题，因此对此类问题的研究具有非常重要的理论意义和广泛的应用背景，这些问题的研究成果对科技以及经济的发展有着重大的推动作用。  由于在实际工程应用中的很多情况下，使用有限的时间、人力和物力得...

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说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：应用背景该代码是非常有用的遗传算法在无线传感器网络中的实施，并使用遗传密码，也获得了性能的网络。在这个模型中的启发式方法是非常想获得的性能的有用和有助于实现更好的效率。这也提供了一个精确的输出结果的三维图像表示。关键技术在这里所使用的技术是遗传算法，它是在无线通信中，特别是在无线传感器网络中的一个主...

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说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

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