首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
2020/7/14 17:04:21
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首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO算法对特征及参数进行优化。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可无效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
2016/6/20 2:21:45
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PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。
粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进举动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。
2016/2/22 11:30:53
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用粒子群算法实现多个节点的任务分配，利用matlab进行仿真实验，仅供参考。
代码可以正常运转，还有相关文献。
代码可以正常运转，还有相关文献。
2020/10/4 8:42:57
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经过本资源，你可以学习到1、群智能理论下的蚂蚁算法2、博弈论下的纳什均衡3、经过蚂蚁算法求解纳什均衡一举多得喔亲~PS：本资源你学习不到：1、群智能下的PSO算法2、博弈论下的帕累托解3、你懂的，快下载吧~
2018/1/11 18:08:30
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粒子群优化(ParticleSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的质量.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
2016/10/27 1:57:04
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GA,PSO等多个优化算法代码实现,包括数据的建立，基因池、染色体的设置等等，可以进行数据的测试。
各个问题以模块的方式出现，问题描述细致，逻辑清晰
各个问题以模块的方式出现，问题描述细致，逻辑清晰
2016/7/18 17:32:02
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传统粒子群算法的matlab实现代码，PSO是粒子群优化算法（——ParticleSwarmOptimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它本身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。
粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它本身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。
2016/2/8 23:50:58
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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