针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题，提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化，并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为，从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明，改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。

本文介绍了最优化方法和最优控制的基本概念和应用。其中包括欧拉-拉格朗日方程和变分法等数学工具的应用，以及最优控制问题的求解方法和应用实例。本文旨在帮助读者深入了解最优化方法和最优控制的理论和实践应用。

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法．与现有算法相比，本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单，效率极高，分别通过几次内外循环就可满足精度要求．广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架，应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题，首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索，然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索，此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题

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K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证，网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KNeighborsClassifier实现分类 知道K-近邻算法的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超

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基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法。提出了一种新的求解方法,准确地计算出Lagrange乘数,给出了LSMI算法中的最优加载量,解决了对角加载技术中加载量估计难题。理论分析和计算机仿真表明,具有最优负加载的LSMI波束形成算法具有最优的性能改善,模约束参数选取得越大,性能改善越接近于最优。

最优控制的matlab代码实现 SIST-Manual 生活 / Life 合理分配学习与休息时间，量力而行。 保证充足的睡眠时间，以及尽可能地不要过晚入睡。 注意用眼时长，由于信息学院学生会时常接触电脑屏幕，故须适当放松。 注意饮食，不要经常食用方便食品（比如泡面）。 预先准备 / Preparation English Prepare for speaking and listening so that you can talk fluently with peers. You also need some reading skills so that you can read Wikipedia, which is not blocked if you read English. There are many links to Wikipedia in this manual, try understand them first :). One trivia about Wikipedia: whenever you run into some alien language, w