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Appso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - 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品质，但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。这种算法以其实现
Chap1
- case study of radar system
suanfa
- 算法课后习题答案 有八皇后问题，N皇后问题 -The algorithm Homework answer eight queens problem N queens problem
Euler
- Eulers method to solve the ordinary Differential Equation
cPP
- 3 basic Program in C++ -check prims -algorthm -deret
FINITE-ELEMENT
- 弹性有限元三角形单元可执行程序及算例说明！-Elastic finite element triangular unit executable program and a numerical example is given!
Eight
- 用启发式搜索实现八数码问题，其中有估价函数。-To eight digital heuristic search, including valuation function.
genetic-algorithm
- 用遗传算法解旅行商问题 算法的目的为最小化旅费。各个城市间旅费不同，分别为60-200 之间的随机数。以此 为基础，分别编写不同代码，比较改变后的算法与原算子的运行效率有何不 同： 使用部分映射杂交算子实现杂交；使用插入变异算子实现变异； 随机运行算法5 次，根据采用不同算子得到的种群的平均适应值随迭代代数变化的情况与最终获得的最优解-solve TSP(Traveling Salesman Problem) use genetic algorithm
BVP1
- Boundary value problem solved by shooting method
GS
- Gauss seidal method to solve the system of equations
BPN
- BP人工智能的源程序，希望能对大家有用，帮助大家学习-BP artificial intelligence source, the hope that useful
12-01bag
- 01背包问题 问题陈述：给定n种物品和一背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。合理选择物品装入背包，使得装入背包中物品的总价值最大。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。 问题分析：0 1背包问题是一个子集选取问题，适合于用子集树表示0 1背包问题的解空间。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入左子树，在右子树中有可能包含最优解时才进入右子树搜索；否则将右子树