粒子群优化方法 (PSO)，这是一种元启发式算法，模仿鱼类和鸟类等社会行为动物寻找食物。 代码是不言自明的。 有一篇论文提供了足够的背景信息来理解此代码。 《粒子群优化与差分进化算法：技术分析， 应用和杂交观点”，作者：Swagatam Das、Ajith Abraham 和 Amit Konar
2021-06-16 17:17:55
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Yu2021_Article_DistributedFixed-timeOptimizat.pdf
2021-06-09 14:01:52
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核子
数学模型
Unity官方教程： ：
Taras Leskiv： ：//unity3d-shader-programming.zeef.com/taras.leskiv
敬二郎： :
以及更多： :
2021-06-09 01:02:14
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Ran2017_Article_LocalRatioMethodOnPartialSetMu.pdf
2021-06-08 09:00:17
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matlab开发-ParticleSwarmOptimization。PSO简介
2021-06-02 15:37:51
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% fodpso - 分数阶达尔文粒子群的 MatLab 函数% 优化 (FODPSO)。 % 仅限于九个变量的优化问题，但很容易% 被扩展为更多的变量。 % % xbest = fodpso(func) % xbest - 优化问题的解决方案。 列数% 取决于输入函数。 size(func,2)=xi 变量的数量% func - 包含数学表达式的字符串。 定义了变量% 为 xi。 例如， func='2*x1+3*x2' 表示这是一个优化问题% 两个变量。 % % [xbest,fit] = fodpso(func) % fit - 使用 xbest 解决方案返回 func 的优化值。 % % [xbest,fit] = fodpso(func,xmin) % xmin - xi 的最小值。 size(xmin,2)=xi 变量的数量。 默认% -100。 % % [xbest,fit]
2021-06-01 12:03:08
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非常棒的粒子滤波综述，详细介绍了卡尔曼滤波到粒子滤波的演变历程。
2021-05-30 19:52:01
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RCE Rapid Centroid Estimation (RCE) clustering (2014)：一种使用粒子群的半随机轻量级聚类算法。 示例用法：
% 使用 Iris Dataset 的算法运行示例
清除所有关闭所有;
% 加载虹膜数据集加载 iris_dataset X = 虹膜输入； N = size(irisInputs,2);
% 将模糊器常数设置为 1.4 米 = 1.4;
% 使用 80% 的重采样率和马氏距离优化群swarm = RCE(X, 3, 'distance','mahalanobis','fuzzifier',m, 'display','text', ... 'swarm',6, 'subsprob',0.03, 'maxiter',100,'resampling_rate',0.8,'calculate_labels', false);
2021-05-30 14:03:45
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