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wenhualiziqun
- 文化算法是一种用于解决复杂计算的新型全局优化搜索算法，它模拟人类社会的演化过程。在人类社会中，文化可以被看做是信息的载体，这些信息潜在地影响所有社会成员，并且有益于指导同代及其后代解决问题的实践活动。区别于其他进化算法，文化算法是基于知识的双层进化系统，其包含两个进化空间：一个是由在进化过程中获取的经验和知识组成的信仰空间；另一个是由具体个体组成的种群空间，通过进化操作和性能评价进行自身的迭代。-Culture is an algorithm to solve complex calculati
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- 格子Boltzmann方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）是近年来得到迅速发展并具有广阔应用前景的数值模拟方法。与基于连续介质假设的传统流体力学计算方法不同，LBM是从介观层次的流体粒子出发，基于动理学模型，假设这些流体粒子按规定的格线方向进行迁移碰撞相互作用，经过演化计算后得出符合物理规律的数值结果。与其它传统数值方法相比，LBM在复杂边界及几何条件、多相流模拟等方面具有明显的优势。并且LBM具有算法简单，容易编程实现的特点，非常适用于大规模并行计算。-Latti
E.-coli-based
- 经典的细菌算法，对研究细菌的演化过程很有帮助，也很好用，还可以加以改进用于优化-The classical bacterial algorithm is helpful and useful for studying the evolution of bacteria, and can be improved for optimization
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- 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals) 。一定数量的个体组成了群体（Population)。群
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- TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem)，是典型的 NP 完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。 实践证明，遗传算法对于解决 TSP 问题等组合优化问题具有较好
databricks-spark-reference-applications.pdf.tar
- 摘要: 现有的聚类算法比如 CluStream 是基于 k-means 算法的。这些算法不能够发现任 意形状的簇以及不能处理离群点。 解决上述问题,本文提出了 而且, 它需要预先知道 k 值和用户指定的时间窗口。 为了 分将数据映射到一个网格, D-Stream 算法,它是基于密度的算法。这个算法用一个在线部 在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。 度衰减技术来捕获数据流的动态变化。 为了探索衰减因子、 数据密度以及簇结构之间的关系, 我们的算法能够有效的并且有效率
87857922dflocking
- 牧羊人的算法的实现 模拟群体行为的演化过程，实现群体行为的编队控制(shepherd the realization of the algorithm)
spectalCluster
- 谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。(Spectral clustering is an algorithm evolved from graph theory, and has been widely u
5-HandelC
- Handel-C语言的学习文档。Handel-C语言由C/C++演化而来，可以自动实现C到VHDL、C到Verilog、C到EDIF等转换。在DK环境中，DK+Handel-C工具能直接把基于C语言的设计转变为优化的HDL(可以实现：C到VHDL、C到Verilog、C到EDIF等的自动生成)， 进而通过FPGA实现，从而保证了各种复杂的高难算法在工程应用的实时性。(Handel-C language documentation. Handel-C language by C/C++ Evolv
PSO
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。(Particle swarm optimization (PSO) is an evo
Segmentation
- 读取程序目录下的save.yuv的视频图像文件，然后执行水平集分割算法，最后演化为分割后的效果(Read the video and image files of save.yuv under the program directory, then perform the level set segmentation algorithm, and finally evolve into the segmentation effect.)
Matlab-Phase-field modeling of instablity film
- 本程序研究的目的是证明一种有限元相场算法，其中相场方程是完全耦合并同时求解的。不过，在这种情况下，完全耦合的方程是弹性和非守恒的阶参数；然而，该方法可作为其他相场模型完全耦合公式的模板。这是求解具有弹性不均匀性的Allen-Cohn方程的主要程序。有限元算法。该算法解决了非保守阶参数的演化问题。全耦合模式下应力列场的演化。取决于代码中Isolve参数的选择：对于Isolve-1，代码以长手格式和非优化模式执行。为了执行Matlab优化模式。因此，对于所需的执行模式，该参数应该在程序中修改。(Th
遗传算法例程code
- 遗传算法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算中的关键技术之一。