搜索资源列表
bwc.rar
- 搜索算法部分使用minmax递归，alphabeta剪枝，初期和中期搜索6层，最后部分搜索15层。评估算法主要是最小行动力，加以位置值的相关判断
AntAnt
- 我根据书上算法自编的蚁群程序，也是我的中期筛选设计。目录下函数收敛图是用了VC的结果，在matlab里画的-algorithm based on the book written by Ant procedures, and also my mid-screening design. Directory function convergence plan is the result of the VC in Matlab Lane painting
MonteCarlo
- 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在本世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。
bwc
- 搜索算法部分使用minmax递归，alphabeta剪枝，初期和中期搜索6层，最后部分搜索15层。评估算法主要是最小行动力，加以位置值的相关判断- The search algorithm partially uses the minmax recursion, the alphabeta pruning, the initial period and the intermediate stage searches 6, finally partially searches 15. Appr
Matlab-GA
- 对于单种群进化，多方式进化是提高全局搜索能力和收敛速度的一种有效策略 该程序采用： 编码：二进制编码、实数编码（默认） 选择：非线性排名选择（主要表现在前期），锦标赛选择（主要表现在后期，含精英保留），由于单纯的转轮盘选择存在诸多弊端，这里没有采用 交叉：二进制编码采用多点交叉和均匀交叉，并逐步增大均匀交叉概率 实数编码采用离散交叉（前期）、算术交叉（中期）、AEA重组（后期） 变异：二进制编码采用随机变异 实数编码采用两种自适应变异和两种随机变异，且尽量采用前者
Matlab_7__External_Interfaces_rar
- MATLAB 7 接口 可直接调用已有C程序 缩短开发中期 加快执行速度-MATLAB 7 Interface
ACM_training_program
- ACM的训练方案,包括初期的数学及算法的学习，中期数学计算法的学习等-ACM training programs, including the initial learning of mathematics and algorithms, mathematical calculation of medium-term learning
Fractal_Geometry_Mathematical_Foundations_and_Appl
- 《分形几何:数学基础及其应用》主要内容：分形几何的概念是由B.Mandelbrot于1975年首先提出的，十几年来，它已经迅速发展成为一门新兴的数学分支。这是一个研究和处理自然与工程中不规则图形的强有力的理论工具，它的应用几乎涉及自然科学的各个领域，甚至于社会科学。并且实际上正起着把现代科学各个领域连结起来的作用。人们把它与耗散结构及混沌理论共称为20世纪70年代中期科学上的三大重要发现。-Fractal Geometry: Mathematical Foundations and Applic
DPSO
- 本文将中期多样性作为影响个体威力行为的关键因素和描述种群的重要指标，提出了一种基于多样性反馈的粒子群算法- PSO Particle Swarm Optimization
LB_Method
- +1A 是!" 世纪$" 年代中期发展起来的用于模拟流动现象的计算方法( 它从分子运动论统计力学的观 点和理论出发，以微观的粒子尺度为基础，建立离散的速度模型，在满足质量、动量和能量守恒的条件下，得 出粒子分布函数，然后对粒子分布函数进行统计计算，得到压力、流速等宏观变量( 其主要思想就是以简单规 则的微观粒子运动代替复杂多变的宏观现象，用迁移和碰撞两个相对简单的过程再现流体的宏观特性。-Lattice boltzmann studies of fluid flow
PCD
- 集中度、集中期分析 matlab代码 用于降水、径流分析-precipitation concentration degree (PCD)
motecalor
- 蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。-Monte Carlo (Monte Carlo method), also known as s
感知器算法
- 感知器算法是一种神经网络的模型，是20世纪50年代中期到60年代初人们对模拟人脑学习能力的一种分类学习机模型的称呼。当时的研究者认为它是一种学习的强有力模型，但以当时的技术无法实现非线性分类，许多实验室都放弃了感知器的研究。但其中的思想很经典，对后来的模式识别模型有很大的影响。当然，随着时代的进步，已经有很多学者提出了许多非线性的感知器改进算法，并取得良好效果，此程序主要基于Matlab来具体实现传统的感知器算法。(This program is based on Matlab to speci
层次分析法的matlab程序
- 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Saaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。(The analytic hierarchy process (AHP) was formally proposed in The mid-1970s by American operational research scientist T.L.S. aaty. It is a