大规模优化下场涌普通各个规模。
将大规模下场剖析为与变量交互无关的小规模子下场并举行相助优化是优化算法中的关键步骤。
为了探究变量交互并实施下场剖析责任，咱们开拓了两阶段的变量交互重修算法。
提出了一种学习模子，以探究部份可变相互传染作为先验学识。
提出了一种边缘化降噪模子，以使用先验学识结构部份变量交互传染，行使该学识将下场剖析为小规模模块。
为了优化子下场并缓解过早收敛，咱们提出了一种相助式分层粒子群优化框架，在该框架中，方案了应急诱惑，交互认知以及自我导向开拓的算子。
末了，咱们举行实际阐发以进一步知道所提出的算法。
阐宣告明，假如准确剖析下场，该算法能够保障收敛到全局最优解。
试验是在C
将大规模下场剖析为与变量交互无关的小规模子下场并举行相助优化是优化算法中的关键步骤。
为了探究变量交互并实施下场剖析责任，咱们开拓了两阶段的变量交互重修算法。
提出了一种学习模子，以探究部份可变相互传染作为先验学识。
提出了一种边缘化降噪模子，以使用先验学识结构部份变量交互传染，行使该学识将下场剖析为小规模模块。
为了优化子下场并缓解过早收敛，咱们提出了一种相助式分层粒子群优化框架，在该框架中，方案了应急诱惑，交互认知以及自我导向开拓的算子。
末了，咱们举行实际阐发以进一步知道所提出的算法。
阐宣告明，假如准确剖析下场，该算法能够保障收敛到全局最优解。
试验是在C
2023/3/28 9:44:52
1.5MB
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针对于粒子群优化进入前期患上到解的精度低，不平稳的下场，提出了一种改善的自顺应的算法，付与惯性权重线性减小，对于告成的减速系数暴发影像，并于下一代更新中以未必概率唤醒影像，经由仿其实验，评释能够实用的处置了前期精度差，不平稳的下场。
2023/3/23 14:45:18
264KB
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《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
2023/3/19 10:38:16
84KB
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由C++版本的粒子群算法改编成C#版本已在VS2008中成功运转。
不过程序仍有改进的地方。
程序仅供参考使用，请勿作为标准PSO算法看待。
不过程序仍有改进的地方。
程序仅供参考使用，请勿作为标准PSO算法看待。
2023/3/18 19:58:21
7KB
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MATLAB智能算法30个案例：遗传算法、神经网络中的回归拟合与分类识别、粒子群算法、免疫优化算法、鱼群算法、模仿退火算法、蚁群算法、支持向量机中的回归拟合与分类识别、极限学习及
2023/3/16 21:06:58
49.97MB
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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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