蝠鲼觅食优化（MRFO）是一种新的仿生优化算法，用于解决优化问题。 MRFO 对蝠鲼三种独特的觅食策略进行数学建模和模拟，包括链式觅食、旋风式觅食和翻筋斗觅食。
2022-02-05 14:04:47
4KB
1
一种元启发式算法 与基本的蝙蝠算法（BA）不同，NBA中不同的个体有不同的搜索策略，并且在NBA中也嵌入了自适应的局部搜索策略。 从这个意义上说，NBA 是一种多群自适应算法。 模拟和比较显示了NBA在许多元启发式算法上的优越性。
2022-02-05 14:04:47
3KB
1
算法详细说明可以看该文章：https://blog.csdn.net/qq_28531269/article/details/122415361
2022-01-30 10:05:37
3KB
1
基于对zoo数据流的实验,数据前70作训练集，后30作测试集，计算距离方式汉明和欧式两种（标了注释），自己加了折线图表现结果
2022-01-29 09:11:54
3KB
1
基于MATLAB的RSSI定位算法的matlab仿真
BorderHeight=1000;%区域长度
BorderWidth=[10,8,5,3];%区域宽度
BeanconAmountA=51;%信标节点数量
Dis=BorderHeight/(BeanconAmountA-1); %信标节点间的距离
R=50;%节点的通信距离
BigBeacon=3;%选取的信号强度最大的节点数目
LoopNum=100;%试验重复次数
SBeta=3;
2022-01-28 09:02:11
139KB