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协同进化 的查询结果
行业发展研究 多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究
多目标进化算法及其在电力系统中的应用研究,是一篇优秀的博士论文
其他 基于粒子群和微分进化的优化算法研究,是一篇优秀的博士论文
基于粒子群和微分进化的优化算法研究,是一篇优秀的博士论文,希望能对大家有用
*行业应用 ldpc码高斯进化程序
ldpc码高斯进化程序,寻找好的次数分布对
人工智能/神经网络 协同神经网络学习的必读书
协同神经网络学习的必读书,哈肯(著)杨家本译,好不容易才得到,希望对协同神经网络学习的朋友有所帮助。(随后还将上传协同神经网络的MATLAB程序)
其他 本文在量子进化算法的基础上结合基于克隆选择学说的克隆算子,提出了改进的进化算法———量子克 隆进化策略算法(QCES) . 它既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子来代替其中的变异和选择操
本文在量子进化算法的基础上结合基于克隆选择学说的克隆算子,提出了改进的进化算法———量子克
隆进化策略算法(QCES) . 它既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子来代替其中的变异和选择操作,以
增加种群的多样性,避免了早熟,且收敛速度快. 本文不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了此
算法 ...
Java书籍 一种基于JXTA的协同工作P2P系统.caj
一种基于JXTA的协同工作P2P系统.caj
人工智能/神经网络 实现了一个简单的花朵进化的模拟过程。 花朵的种群数量是10
实现了一个简单的花朵进化的模拟过程。
花朵的种群数量是10,共进化了50代。
通过运行程序,你会发现通过不断的进化,种群的总的适应环境的能力在逐步提高(fitness的值下降)。
数学计算 差分进化算法,是一种新兴起的智能计算方法.它能求解各种无约束优化问题.
差分进化算法,是一种新兴起的智能计算方法.它能求解各种无约束优化问题.
人工智能/神经网络 是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。遗传算法的基本操作包括:编码、初始群体的生成、适应度评估检测、选择、杂交操作、变异
是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。遗传算法的基本操作包括:编码、初始群体的生成、适应度评估检测、选择、杂交操作、变异