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【WSN布局】基于差分进化策略结合杂草算法实现WSN节点优化部署matlab源码

量子信息科学使用的源码以及量子进化算法，包括量子状态等，而且附有详细的说明文档

简要介绍了稳定分布统计特性，推导了一种适用于α稳定分布噪声下盲信号分离的算法。该算法采用差分进化算法对目标函数自动寻优，求得分离矩阵，从而分离出信号。仿真结果表明：该算法分数低阶α稳定分布背景噪声条件下具有良好的分离效果。

c++遗传算法实现，vs2010，无外部依赖库。 支持各种算法参数的getset方法，支持时间、可行解个数等退出条件的设置。经测试无误。

针对传统狼群算法（WPA）存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题，提出一种基于差分进化的改进狼群算法（DWPA）。首先，通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进，在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力；然后，运用马尔可夫链理论证明了DWPA的收敛性；最后，对13个测试函数进行寻优测试，并与WPA等四种算法进行对比分析。测试结果表明，DWPA具有良好的鲁棒性和全局搜索能力，在求解多峰、高维、不可分函数方面的寻优能力尤为突出。

EvoNet 该项目实现了 [1] 中提出的进化状态图神经网络，这是一种基于 GNN 的时间序列事件预测方法。 兼容性 代码与 tensorflow 版本 1.2.0 和 Pyhton 3.6.2 兼容。 requirements.txt中列出了一些 Python 模块依赖项，可以使用 pip 轻松安装： pip install -r requirements.txt 输入格式 给出了一个示例数据格式，其中数据存储为包含 4 维张量的列表，例如 [number of samples × segment number × segment length × dimension of observation] 配置 我们可以使用./model_core/config.py来设置模型的参数。 class ModelParam(object): # basic mode

生命与气候共同进化.doc

一种改进的混沌算法，结合粒子群进化进行改进，适合新手学习。。。。

为了应对复杂优化问题的高维、大规模、多类变量混合、强约束、多极小、多目标、动态与不确定等诸多求解难点, 协同进化已成为改善进化算法性能的有效途径. 对此,分别从种群协同、个体协同、算法协同、操作协同、参数协同、策略协同、人机协同等方面, 对协同进化算法的代表性研究进展给予了综述, 重点总结了协同进化的机制和算法设计, 并介绍了协同进化算法在若干领域的应用, 最后指出了有待于进一步研究的若干方向和内容.