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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ
关于tts语音引擎的使用方法
- 关于tts语音引擎的使用方法!很多软件具有英文发音和朗读功能，它们都使用了MSTTS（Microsoft Text To Speech）技术。微软遵照COM的标准，提供了一套Speech API来对MSTTS进行编程。要在程序中使用这套API，必须确保系统已经安装了MSTTS和Spchapi软件包。 Speech API可以作为类型库引用到Delphi中，方法是：打开Project选单下的Import Type Litrary，点击“Add”加入Windows\\Speech目录下
NEA
- 针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。 -against existing genetic algorithms in three-dimensional nonlinear optimization for the shortage, the paper presents a ni
gaByVB
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借 用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性 的提高。-genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) is developed in recent years a new global optimization algorithm, it borrows from the biological point of vi
yichuansuanfacankao
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借 用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性 的提高。这一点体现了自然界中\"物竞天择、适者生存\"进化过程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方 面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构 和参数进行编码，一般用字符串表示，这
ReversibleJumpMCMCSimulatedAnneaing
- This demo nstrates the use of the reversible jump MCMC simulated annealing for neural networks. This algorithm enables us to maximise the joint posterior distribution of the network parameters and the number of basis function. It performs a global se
suijiPSO
- 保证全局收敛的随机粒子群优化算法,对于高维函数有较强的全局收敛性.-ensure global convergence of random PSO algorithm for high-dimensional functions is a strong global convergence.
全局
- 人工智能中的全局搜索的九宫问题用VC实现 这下九宫问题的三种搜索方法都齐了-artificial intelligence of the global search JiuGongTu problems with VC JiuGongTu this issue under the three search methods are here
vbpso
- 粒子群算法的vb源程序，可以自定义算法参数，实现对6个非约束性测试函数极小值的全局优化，动态显示粒子的移动。低维下，优化效果很好。直接解压，无须密码。请多指正。-PSO algorithm vb source, the algorithm can define parameters to achieve the six non-binding function tests minimum of global optimization, dynamic display particle movem
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorithm for optimal local character
OpenBTSProject
- OpenBTS 是基于软件的 GSM 接入口，它提供标准的GSM兼容的移动手机，不需使用现成的电话提供商的 [OpenBTS Logo] OpenBTS Logo 接口，来拨打现有电话系统的接口。OpenBTS[1]是以第一个基于开源软件的工业标准的GSM协议栈而闻名。-OpenBTS is a Unix application that uses a software radio to present a GSM air interface to standard 2G G
SURFACESMATCHINGALGORITHMBASEDONGENETICALGORITHMAN
- 针对基于最小二乘法的ICP 曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题, 提出一种改进算 法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值, 利用ICP 算法匹配结果构造 偏差阈值, 以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理, 消除局部大变形影响, 获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算, 从而获得理想的匹配结果-Least square method based on the ICP surface matching algorithm
CLSPSO
- 混沌粒子群算法，具有很好的全局搜索能力！-Chaotic particle swarm algorithm has good global search capability!
SA_GA
- 基于遗传模拟退火算法的聚类算法。将模拟退火算法与遗传算法相结合用于聚类分析，由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。 -Genetic simulated annealing algorithm based on clustering algorithms. Simulated annealing algorithm and genetic algo
Steepest
- 计算梯度下降法计算极值，只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小-Calculation of gradient descent method to calculate extreme value, can only find local minimum point. By adjusting the step size can achieve the global minimum
gene_bpnn_xor
- 标准的遗传算法代码，下面是程序：function y=fitness(chrom,p,aim) global P_cross P_mutation [Popsize len]=size(chrom) fitness_gene=zeros(Popsize,1) in_he=zeros(4,1) out_he=zeros(4,1) in_out=0 out_out=0 -Standard genetic algorithm code, the following
chengpin
- 模糊神经网络，自己编的，解决神经网络全局收敛问题，训练速度快。-Fuzzy neural networks, own, and to resolve the issue of global convergence of neural network training speed.
DifferentialEvolutionAPracticalApproachtoGlobalOpt
- 这是一本讲微分进化的书，进化算法是以遗传算法为代表的一类随机算法的总称，95年由Rainer Storn和Kenneth Prici提出微分进化方法，比传统进化算法更好更简单，2004年该方法的原创者出版了长达580页的微分进化：一种全局优化的实用方法，本书是英文版，似乎还没有中文版，希望对感兴趣的人有用-This is a book stresses differential evolution, evolutionary algorithm based on genetic algorith
An-method-for-global-optimization
- 关于优化算法的资料，采用了类似电磁力的方法进行的优化算法构建，很新颖-about optimization，An electromagnetism-like mechanism for global optimization
Global-merit-based-search
- 全局择优搜索（人工智能课程所需内容）适合于实验课程-Global merit-based search