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  1. Quartus+II+++ModelSim+SE+++后仿真+++库文件.rar

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  2. Mentor公司的ModelSim是业界最优秀的HDL语言仿真软件,它能提供友好的仿真环境,是业界唯一的单内核支持VHDL和Verilog混合仿真的仿真器。它采用直接优化的编译技术、Tcl/Tk技术、和单一内核仿真技术,编译仿真速度快,编译的代码与平台无关,便于保护IP核,个性化的图形界面和用户接口,为用户加快调错提供强有力的手段,是FPGA/ASIC设计的首选仿真软件。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-09-01
    • 文件大小:985.47kb
    • 提供者:t613@163.com
  1. Application

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  2. 将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE( 改进差分 进化算法)结合了差分策略DE / rand /1的多样性和DE /best/1的高收敛速度的优点, 算法的寻优性能远超过两 种策略单独作用时的性能。此方法充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便, 让控制器 在系统运行过程中进行自我设计和优化。-Th is pape r presen ts a new m ethod􀀁 􀀁 􀀁
  3. 所属分类:assembly language

    • 发布日期:2017-04-24
    • 文件大小:413.96kb
    • 提供者:asda
  1. PSOGSA

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  2. 程序提出了一种基于人群混合算法,是粒子群优化和引力搜索算法的组合。主要目标提高整合PSO和GSA算法的能力-Hybrid Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm (PSOGSA) A new hybrid population-based algorithm (PSOGSA) is proposed with the combination of Particle Swarm Optimization
  3. 所属分类:assembly language

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:149.49kb
    • 提供者:chicen
  1. PSO-MC

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  2. PSO算法和蒙塔卡洛算法的混合算法,求解非线性方程组。单目标优化问题-Hybrid algorithm of PSO and Monta Carlo algorithms for solving nonlinear equations. Single-objective optimization problem
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2015-10-31
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:何骞
  1. pso-fd

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  2. PSO算法和最速下降法混合算法,求解单目标优化问题,测试函数是非线性方程组,解决MinF(x)的问题。-PSO algorithm and steepest descent method hybrid algorithm for solving single-objective optimization problem, the test function is non-linear equations, solving MinF (x) of the problem.
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2.09kb
    • 提供者:何骞
  1. Optimization-correlation

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  2. 1.约束优化问题: minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug) minPF(外点罚函数法解线性等式约束) minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束) minNF(内点罚函数法) minMixFun(混合罚函数法) minJSMixFun(混合罚函数加速法) minFactor(乘子法) minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug) minconSimpSearch2(复合形法) -Optimization
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-26
    • 文件大小:12.86kb
    • 提供者:asd
  1. DDLO算法

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  2. 本文研究了移动边缘计算 (MEC) 网络,其中多个无线设备 (WD) 选择将其计算任务卸载到边缘服务器。为了节约能源并保持 WD 的服务质量,联合卸载决策和带宽分配的优化被表述为混合整数规划问题。然而,该问题在计算上受到维数灾难的限制,无法通过通用优化工具以有效和高效的方式解决,尤其是对于大规模 WD。在本文中,我们为 MEC 网络提出了一种基于分布式深度学习的卸载 (DDLO) 算法,其中使用多个并行 DNN 来生成卸载决策。我们采用共享重放内存来存储新生成的卸载决策,这些决策进一步训练和改进
  3. 所属分类:Python

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