蚁群算法最早是由MarcoDorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流寻食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法,因此一般而言,蚁群算法用来解决最短路径问题,并真的在旅行商问题(TSP,一个寻找最短路径的问题)上取得了比较好的成效。
目前,也已渐渐应用到其他领域中去,在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。
2015/5/4 20:23:48 4KB 蚁群算法 路径规划
基于人工蜂群的BP神经网络人工蜂群算法的反向传播神经网络。
基于人工蜂群算法的反向传播神经网络,经过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法BP神经网络基于人工蜂群的BP神经网络
pandas函数明细表,打印明晰,方便查阅。
2018/10/7 1:11:38 82KB pandas函数
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2021/4/15 19:28:47 22KB 爬虫 今日头条 Selenium scrapy
工业大数据立异竞赛白皮书(2017)工业大数据立异竞赛白皮书(2017)
2021/1/10 7:55:12 6.69MB 工业大数据
kmeans算法的一种改进算法,叫做kmeans++算法;
英文版;
超级容易懂的阐明~
2018/1/9 5:51:31 3.04MB k-means++
基于光伏和风电的联合并网项目,通过利用储能环节提高分布式发电的波动性和持续性,很好的仿真,数据模型都有,也有解释
2020/1/19 16:26:11 64KB 光伏 风电 混合发电 分布式发电
用A*算法进行二维路径规划,即AStar算法,matlab程序,可以直接运转
2016/2/25 7:07:55 15KB AStar算法 路径规划
关于WOA鲸鱼群算法的完整代码,有需求的可以再Q,可以发送原理有关文档
2020/5/1 9:06:11 6KB WOA
python读取oracle数据库,封装简略模型,提供restful接口,供其他程序调用
2020/1/3 9:46:48 22KB python pytho
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