说明：关于人工智能种群和优化例子,是自己编写的，应该对做毕业设计的同学会有一些帮助，算法经过运行以后，可以出图，基本上达到了预期的目标，这里包含迭代，遗传，和用二进制得到最优解。

遗传 优化

说明：在计算机科学中，差分进化 （DE） 是质量的一种反复试着提高某项措施是质量的候选人解决优化问题的方法。这种方法通常被称为元启发式方法，如他们做很少或没有假设正在优化的问题，也可以搜索候选解的很大空间。然而，如 DE 元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。

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说明：这种 codepresents 的性能评价和比较各种串联纠错码使用二进制相移键控 (BPSK) 调制方案。三串联纠错编码对即 Convolutional 海明，Convolutional 循环，设计了 Convolutional-玻色，乔杜里基于并且添加剂白高斯噪声 (AWGN) 信道，测出的误码率...

说明：每个人都可以解决两个三维盖驱动型腔流问题与附件的援助。 这种流动在规划求解是用一种显式方法不依赖于时间。

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说明：AODV，路线在需求的基础上发现和维持，只要他们有需要。像 DSDV 它维护一个序列号，它增加了每次它找到的拓扑中的变化及其 邻域。此序列号可以确保执行的路线选择了最新的路线 发现。AODV 是能够提供单播、 多播和广播通信能力。组合 三是一种有利的协议。AODV 是能够运行在有线和无线媒体上 虽然...

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说明：维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。

说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题

说明：贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩...

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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：蚁群算法是大自然启发优化 算法，就出于自然的觅食行为的蚂蚁。 蚂蚁存款信息素在地上标记之间一种食物来源路径和 他们殖民地，殖民地的其他成员所应遵循的。加班 追踪信息素挥发。信息素密度仍然在较短的路径上 因为信息素都奠定得更快。这种正反馈机制 最终导致蚂蚁跟随较短的路径。

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