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蚂蚁与狮蚁 c++版本
本程序练习的目标是创建一个简单的二维的:掠夺者——被掠夺者的模拟。在模拟中,蚂蚁是被掠夺者,狮蚁是掠夺者。这些小生物住在20*20单元的网格中,在同一时间一个生物只能占有一个单元。网格是封闭的,所有生物不准移出边界。我们按时间步来进行模拟,在每个时间步每个生物执行一些动作
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-05-22
文件大小:4kb
提供者:
lkymlf598
蚁狮优化算法最新(2016)
寻优精度高,调节参数少,不受对象约束的特点
所属分类:
搜索引擎
发布日期:2017-06-09
文件大小:19mb
提供者:
j742969546
用c++写的蚂蚁和狮蚁程序
改程序简单的描述了生物界的竞争关系,刚学c++的时候随便写的程序,所以写的不是很完美。
所属分类:
C++
发布日期:2008-12-22
文件大小:3kb
提供者:
cyan6174
蚁狮优化算法(matlab)
函数寻优 新的优化算法 效果较好 matlab ALO 函数寻优 新的优化算法 效果较好 matlab ALO
所属分类:
软件测试
发布日期:2018-03-08
文件大小:152kb
提供者:
qq786201039
蚁狮算法在图像边缘中的优化
matlab 智能算法 图像边缘的处理,为大家提供一个学习的源代码
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-12
文件大小:155kb
提供者:
qq_37875595
蚁狮算法寻优
蚁 狮 优 化 算 法 ( ant lion optimizer algorithm,ALO) 作为一种新的智能算法, 于 2015 年由澳大利亚教授 Seyedali 提出. 它的优势在于调节参少, 全局寻优能力好、 收敛速度快和易于实现等方面. 与粒子群算法、 蝙蝠算法和花朵授粉算法等 7 种智能算法相比,ALO 算法具有更好的全局能力和收敛速度
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-11-30
文件大小:152kb
提供者:
ll6677889900
启发式优化算法工具箱
优化算法工具箱,主要用于模型参数优化,包括,蚁狮优化算法,蜻蜓优化算法,狼群优化算法,烟火优化算法,多宇宙优化算法,正余弦优化算法,鲸鱼优化算法
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-12-20
文件大小:64kb
提供者:
soloyuyang
蚁狮优化算法发展以及在阵列天线中的应用
2017年蚁狮算法介绍及其应用国外论文 函数寻优 新的优化算法 效果较好 matlab ALO 函数寻优 新的优化算法 效果较好 matlab ALO
所属分类:
其它
发布日期:2019-04-01
文件大小:6mb
提供者:
weixin_43038400
Ant Lion Optimization Code.zip
蚁狮优化算法在2015年被人提出来的一种仿生优化算法,Ant Lion Optimizer即蚁狮优化算法,具有全局优化、调节参数少、收敛精度高、鲁棒性 好的优点,已被应用到SVM、Elman神经网络、GM(1,1)以及螺旋桨页面曲线参数寻优等场合。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2019-10-25
文件大小:159kb
提供者:
welstudying
实验捕食者与被捕食者(ant and doudlebug).doc
创建简单的二维“捕食者-被捕食者”模拟程序。被捕食者是蚂蚁(ant),捕食者是狮蚁(doodlebug)。这些小生物生活在20×20的网格世界中。每个单元格每次只能由一个个体占据。网格是封闭的,所以个体不允许离开网格世界边缘。时间以time step为单位,个体在每个time step里面都要采取某项行动。具体规则如下: 1. 建立蚂蚁的行为规则模型。 (1)Move(移动):在每个time step中,都随机向上、向下、向左或者向右移动。假如所选方向上的邻居单元格被占据,或者会造成蚂蚁移动到网
所属分类:
C/C++
发布日期:2020-05-20
文件大小:383kb
提供者:
qq_43578928
optimization algorithm.zip
matlab优化算法代码,混沌序列优化优化粒子群算法,蚁狮优化算法,附带详细解释,非常适合新手学习理解
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-11
文件大小:499kb
提供者:
qq_40454887
蚁狮优化器 Ant Lion Optimizer
蚁狮优化算法的MATLAB代码
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-01-02
文件大小:155kb
提供者:
wzm1233211
融合改进蚁狮算法和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识
针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38614952