词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考

将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间, 针对多目标优化问题的特点, 提出一种用于求解带有约束
条件的多目标函数优化问题的蚁群算法. 该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略, 并将信息
素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合, 用以加速算法收敛和维持群体的多样性. 通过3 组基准函数
来测试算法性能, 并与N SGA II 算法进行了仿真比较. 实验表明该方法搜索效率高, 向真实Pareto 前沿逼近的效果
好, 获得的解的散布范围广, 是一种求解多目标优化问题的有效方法.

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蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用.doc

连续空间蚁群算法宣贯.pdf

用蚁群算法求解目标函数最小值的程序，用VC++编写

DPWM（不连续空间矢量算法）与传统的SVPWM方法和多载波调制方式相比,该方法可以最大程度地降低开关损耗,同时该方法可以降低输出电流的谐波含量。本文档收集了6篇近5年在IEEE上发表的文献，供工作中参考。在相同开关频率下，DPWM算法减少了永磁同步电机1/3的开关次数，降低了电机损耗。

改进蚁群算法求解连续空间优化问题代码

MATLAB源码集锦-改进蚁群算法求解连续空间优化问题代码