该做作品由南信大11级硕D316集体于2011.12.21凌晨2:40完成，为尊重我们的劳动成果，请遵守如下条例：
1.下载后能给予鼓励性评价。
2.作为样本同时也为保持作品的多样性，本文只提供了第一步的划分结果，并给出了相应的图片和参数，后续划分请参考第一步划分。
最后，316宿舍祝大家期末考试顺利，预祝大家新年愉快！
2021-10-16 16:02:19
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将原MATLAB的算法改写成C#，方便你在实际的项目中应用。下载完成之后你只需在解决方案中右击-添加-现有项，就可实现最算法主体的引用，主函数中的文件是实验数据，叶可在我上传的资源中引用
2021-10-16 14:23:54
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《数据结构》算法实现与解析（第二版）书+源码.zip
《数据结构》算法实现与解析（第二版）书+源码.zip
《数据结构》算法实现与解析（第二版）书+源码.zip
《数据结构》算法实现与解析（第二版）书+源码.zip
2021-10-15 15:32:36
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2017_硕士论文_GPS_BDS_GLONASS_网络RTK算法实现及定位性能分析_胡明贤.caj
2021-10-15 10:38:09
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变邻域搜索算法matlab代码解决工程优化问题
粒子群优化
1.简介
粒子群优化（PSO）是一种计算方法，它通过反复尝试针对给定的质量度量来改进候选解决方案来优化问题。
它通过拥有一组候选解（粒子）并根据粒子位置和速度上的简单数学公式在搜索空间中移动这些粒子来解决问题。
每个粒子的运动都受其本地最知名位置的影响，但也被引导向搜索空间中最知名的位置，这些位置会随着其他粒子找到更好的位置而更新。
可以预期这将朝着最佳解决方案迈进。
在这项研究中，存在四个用PSO解决的工程优化问题。
在此存储库中共享MATLAB算法和代码实现。
如图1所示。
x表示粒子的位置。
这些是我们在搜索领域的解决方案。
然后图中的箭头是每个粒子的速度。
2.算法
PSO模拟了鸟群的行为。
假设以下情况：一群鸟在一个区域中随机寻找食物。
被搜索的地区只有一种食物。
所有的鸟都不知道食物在哪里。
但是他们知道每次迭代中的食物有多远。
那么，找到食物的最佳策略是什么？
有效的方法是跟随最接近食物的鸟。
PSO从方案中学习并用于解决优化问题。
在PSO中，每个解决方案都是搜索空间中的“鸟”。
我们称其为“粒子”。
所有粒子
2021-10-14 21:14:07
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