本文用cuda平台，用粗粒度写法将粒子群写法并行化，每个线程对应一个粒子，用于解决0-1背包问题，该方法中对随机数可以进行进一步的优化。
2023-02-26 19:51:48
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shapley
值的matlab代码粒子物理的机器智能
这是一个存储库，其中将包含机器学习和人工智能在粒子物理学中的应用的有用代码
也欢迎用于相关研究领域的代码。
我们不想包括所有物理学，因为节制变得困难。
但是，如果您觉得您的代码对本存储库的受众有用，请发送
PR，我们将对其进行查看
规则：
代码可以是任何语言。
对于python，欢迎使用脚本和笔记本。
代码应放在一个独立的文件夹中，该文件夹应包含以下内容：
完整代码：使代码工作所需的所有文件（包括数据文件）。
README.md
：以降价格式编写的
README.md，解释了代码的作用以及如何运行代码。
数据文件：如果数据文件太大或公开可用，任何检索它们的链接都必须包含在代码或
README.md
中。
作者详细信息：负责维护代码的作者的姓名和电子邮件。
依赖项：需要安装的依赖项列表（例如，python
代码的
requirements.txt）
参考文献：如果您的代码已用于出版物，请指定要引用的论文。
代码的作者将全权负责确保代码与目录中提供的文件一起运行/编译。
不要交叉链接到其他目录中的其他代码。
请保持目录自包含，即使这意
2023-02-25 10:28:16
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基于粒子群PSO优化算法的ELM网络,并对比优化后的EML的预测性能+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-02-23 17:14:29
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相位器粒子编辑器插件
此插件基于生成的JSON数据创建粒子效果
入门
安装
使用脚本标签：
< script src =" //cdn.jsdelivr.net/npm/@koreez/phaser-particle-editor-plugin/dist/plugin.min.js " > </ script >
使用npm：
$ npm i -g npm
$ npm i --save @koreez/phaser-particle-editor-plugin
用法
导入插件
普通JS
var ParticleEditorPlugin = require ( "@koreez/phaser-particle-editor-plugin" ) ;
ES2015
import ParticleEditorPlugin from "@koreez/phaser-particle-editor-plugin" ;
加载插件
您需要在游戏中加载插件。 就像Phaser中的任何其他插件一样，此操作也可以完成。 因此，要加载该插件，请将其包括在“移相器状态”之一中。
game . plu
2023-02-22 23:45:23
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Phaser3粒子编辑器
该工具旨在使用交互式创建粒子发射
在查看编辑器。
主要特点：
快速燃烧
无需运行时
易于使用
入门
首先，您要通过导出项目。 您可以通过单击项目名称旁边的菜单按钮来实现。
导出的项目结构：
用法
var config = {
type : Phaser . WEBGL ,
width : 800 ,
height : 600 ,
backgroundColor : '#262626' ,
parent : 'phaser-example' ,
scene : {
preload : preload ,
create : create ,
} ,
} ;
var game = new Phaser . Game ( config ) ;
function preload ( ) {
this . load . atlas ( 'shapes' , 'assets/shapes.png' , 'assets/shapes.json' ) ;
this . load . text ( 'particle-e
2023-02-22 23:27:47
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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
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主要内容：代码主要做的是电热综合能源系统的动态定价问题，采用是主从博弈方法，上层领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层跟随者模型上，以用户用能满意度最高为目标函数，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解采用粒子群算法，下层求解采用CPLEX求解器，考虑该代码具有一定的创新性。
2023-02-18 20:51:02
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为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题，提高寻优能力，设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法，建立了水电优化调度数学模型，提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法，包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计，并编制了基于Matlab语言的优化程序．实例仿真结果表明：弹性粒子群优化算法是有效的；相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法，弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度．
2023-02-18 10:04:11
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马普里
这是一个多代理项目（commnet ） pytorch用于多代理粒子环境“ simple_spread”（ ）
推理：
通讯网：
Bicnet：
Maddpg：
训练曲线：
如何使用
点安装-r requirements.txt
cd MAProj /算法
python ma_main.py --algo maddpg --mode火车
待办事项清单
受过更多地图训练
修复图形内存泄漏
博客链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143776727
2023-02-13 22:16:22
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