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ant_colony_optimization
- 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为-ant colony algorithm (ant colony optimization, ACO). also known as the ant algorithm is a map to find the optimal path of probabilit
RANSAC_27-Nov-2008
- RANSAC Toolbox by Marco Zuliani email: marco.zuliani@gmail.com -RANSAC Toolbox by Marco Zuliani email: marco.zuliani@gmail.com -------------------------------
rrrrrrrrrrrrrrrrdststfsks
- PISA A Platform and Programming Language Independent Interface for Search Algorithms, developed by Stefan Bleuler, Marco Laumanns, Lothar Thiele and Eckart Zitzler
Ant-Colony-Optimization-Marco-Dorigo-Thomas-Stutz
- This book introduces the rapidly growing field of ant colony optimization. It gives a broad overview of many aspects of ACO, ranging from a detailed descr iption of the ideas underlying ACO, to the definition of how ACO can generally be applied t
nearest_posdef
- Nearest positive semi-definite covariance matrix MATLAB fucntion (by Marco.B, BSD license)-Nearest positive semi-definite covariance matrix MATLAB fucntion (by Marco.B, BSD license)
markov
- 实现简单的马尔科夫链过程，近需要输入初始状态数组和转移概率矩阵即可 同时也将其转换成.jar文件，方便java程序员调用-The realization of a simple Marco chain process
Ant-Algorithm--CPP
- 蚂蚁算法 是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 -Ant Algorithm
siso-Marco-Antonio
- SISO INSTRUCTIONS AND SOURCE CODE FOR THREE TANKS SYSTEMS IN GPc APPLICATION
dq0
- Model Induction Motor Marco dq0
gprtss
- 这是一个关于GP-ADF和GP-RTSS的工具箱，主要基于“Robust Filtering and Smoothing with Gaussian Processes这篇文章-This software package provides a Matlab implementation of the GP-ADF and the GP-RTSS as described in Marc Peter Deisenroth, Ryan Turner, Marco F. Huber, Uwe
rengongyiqun
- 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。-Ant colony algori
蚁群算法
- 蚂蚁算法 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行
蚁群算法
- 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。
路径规划蚁群算法
- 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
群体智能算法蚁群算法
- 蚁群算法解决最后一公里问题，蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
蚁群算法源程序
- 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。