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搜索资源列表

  1. 1stOpt1.0拟合软件

  2. 1stOpt是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(Universal Global Optimization - UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-02
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：dovechen

  1. 1stOpt 1.0手册/教程

  2. 1stOpt是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(Universal Global Optimization - UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-02
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dovechen

  1. 基本遗传算法(VC6).rar

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-25
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：hhy321

  1. 国内知名分析软件1stopt软件

  2. 1stOpt(First Optimization)是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(Universal Global Optimization - UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-06
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wxs77777

  1. 排课数学模型及其算法

  2. 排课数学模型及其算法：针对院校排课问题。建立多目标优化的数学模型，井对这一模型提出一种随机旋转遗传算法，使模型的求解 速度大大提高。为在不可遍历的可行域中，提供一种寻优的途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-22
    • 文件大小：188kb
    • 提供者：tingjw

  1. 1stopt1.0.zip

  2. 1stOpt是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(Universal Global Optimization - UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-26
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：jakrq

  1. 一类最短路径问题蚂蚁算法求解

  2. 文章提出了一最短路径问题的蚂蚁求解算法。以集煤站为例,讨论了在一个给定范围内将集煤站建在什么地方 才能使总的运输费用达到最低,给出相应的数学模型。蚂蚁算法为近年来新出现的一种随机寻优算法,能够有效地求解 该文所出的一类最短路径问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-26
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：christinahu

  1. 模拟退火算法程序VC环境

  2. 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早由Kirkpatrick等应用于组合优化领域，它是基于Mente-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-27
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：xqlu2007

  1. A星寻路,128X128的随机格子下耗时0~10毫秒,高级地形,稳定!

  2. 1.128X128的格子,随机障碍.最大对角线寻路耗时0~10毫秒(CPU:AMD641) 2.支持高级地形,红色不能通过,其它的颜色越深通行代价越高. 也就是说可以在游戏中实现不同的地形,如雪地,泥泞地,荆棘地等,不同地而的通告代价是不一样的.角色在寻路时会显得更加智能. 3.使用二叉堆存储open节点. 4.二叉堆使用了定长数组缓存节点的方式进行优化,虽然在AS3中性能提升不明显(AS3中的数组应该是稀疏数组吧),但方便移植到C/C++/JAVA等拥有原生定长数组的语言中. 5.使用的是曼

  3. 所属分类：Actionscript

    • 发布日期：2014-04-26
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：blank_gou

  1. 随机搜索最优（m文件）

  2. 随机搜索最优值（最大或者最小），matlab的m文件格式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-20
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：zhuofeng

  1. 模拟退火算法

  2. 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-12-07
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_21184863

  1. 基于鱼群算法的函数寻优算法（源程序）

  2. 人工鱼群算法是一类基于动物行为的群体智能优化算法，该算法是通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾、随机等行为在搜索域中进行寻优，是集群体智能思想的一个具体的应用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-24
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：zll_zll_6226

  1. 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip

  2. 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

  3. 所属分类：机器学习

  1. 概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化算法

  2. 为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题.将粒子群优化(PSO)算法纳入到文化算法(CA)框架中,提出了概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化(CA-rPSO)算法.以随机粒子群优化(rPSO)算法作为信念空间的进化算法,并将PSO作为群体空间的进化算法,形成两者独立并行进化的"双演化双促进"机制,按照误差平方和最小化准则构建适应度函数,反演出概率积分法参数.研究结果表明:对于常规布设形式的地表移动观测站,基于CA-rPSO反演概率积分法参数的收敛成功率为1.该结论具有较高的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：weixin_38545517

  1. 基于随机微分方程模型的进化规划动态寻优机理分析

  2. 基于随机微分方程模型的进化规划动态寻优机理分析，陶永晋，石立宝，进化规划算法作为演化算法的一个分支，应用日益广泛，然而其收敛性却一直缺乏理论上的支持。本文从离线性能和在线性能两个指标出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：232kb
    • 提供者：weixin_38567956

  1. 融合对数交叉概率因子和随机迁移的差分进化算法

  2. 针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带混沌差分进化算法CDE在收敛性和稳健性以及全局寻优能力方面更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：weixin_38519082

  1. 基于二阶振荡及自然选择的随机权重混合粒子群算法

  2. 针对粒子群算法“早熟收敛”的缺点, 提出一种混合粒子群算法. 该算法采用最大速度线性递减的方法平衡全局寻优能力与算法收敛精度的矛盾, 并用随机权重平衡算法的全局和局部搜索能力. 学习因子二阶振荡使种群在粒子数目不变的情况下维持多样性, 是提高全局搜索能力的主要方法. 自然选择原理使算法改善了因二阶振荡和随机权重的加入而造成收敛速度降低的情况. 测试实验表明, 所提出的算法能避免早熟问题, 有效地提高寻优能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：909kb
    • 提供者：weixin_38744694

  1. 基于随机黑洞和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化算法

  2. 提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：864kb
    • 提供者：weixin_38520046

  1. 基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法

  2. 正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法,利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解,其线性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能.为了提高正弦余弦算法的计算精度,提出基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法.新算法采用基于对数曲线的非线性调整策略修改控制参数,利用精英个体的混沌搜索策略增强算法的开发能力,并将基于该策略的正余弦算法与反向学习算法交替执行增强算法的探索能力,降低算法的时间复杂度,提高算法的收敛速度.对23个基准测试函数进行仿真实验,与改进的正余弦算法以及最新的基于启发式的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：361kb
    • 提供者：weixin_38658568

  1. 基于多群粒子群优化和随机蛙跳算法的混合算法

  2. 针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上并接近局部最优值的缺点，提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法。算法采用多种群粒子群方法，每次进化后，将各子群中的最优粒子组成的新的群体，采用混合蛙跳模式进化，以提高散射的多样性。粒子群各子群的进化模式中，除考虑本子群最好的粒子外，还考虑到整体人群最好的粒子。相对于其他一些改进的粒子群或混合蛙跳算法，融合算法概念简单，易于实现，具有良好的分级搜索能力和较快的收敛速度。 ，，本文算法本身目前有一些常见的改进粒子群算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：727kb
    • 提供者：weixin_38548817
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