改进的混沌蚂蚁群算法，葛方振，魏臻，混沌蚂蚁群算法（CAS）是一种新型的、基于群集智能的全局搜索优化算法,然而其对复杂的、大规模问题搜索问题往往失效,对高维优化问�

混沌蚂蚁群算法是受自然界真实蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发而产生的一种基于群智能理论的优化算法。介绍
了该算法的基本原理,并在对其进行算法分析的基础之上,提出了一种改进的混沌蚂蚁群算法,该改进算法采用全面学习策略
和一种简单的精细搜索策略以提高算法的性能。数值实验表明,该改进算法的收敛精度和结果稳定性优于混沌蚂蚁群算法。
在此基础上,将其应用于对P ID 控制器参数的优化,仿真显示其结果优于混沌蚂蚁群算法。

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信 息素的最短路径的搜索策略,以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法。并针对 蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施。

欧拉法及改进的欧拉法求解方程，采用较为简洁的方法在C++编程语言环境中实现

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机( SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算 法在 SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法. 先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果 附近区域再进行精确搜索. 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

图1是传统的二极管调幅检波器。这种检波器必须工作在零直流电位，因此如果信号源具有直流分量，需要使用R-C组合电路来隔离信号中的直流分量。这种检波器加载了源级，可能增加源电路的带宽。检波器的输出阻抗相对较高，这是不好的一面。音量控制会给检波器施加交流负载，造成音频的失真。所用的二极管必须是具有较低正向导通电压的锗类型二极管或热载流子二极管。　　图1：传统的调幅检波器。　　图2所示的电路方案可以立马解决所有这些问题。信号源是一个5V调幅调制信号串联一个5V直流源（可忽略）。调幅信号是一个采用100% 1kHz 调制的1MHz载波。检波器的输入阻抗大约是300kΩ，对信号源来说负载不是很重。二极管工

在指纹识别算法中，由于现有指纹采集设备的不完善性，均需对采集的图像进行二值化处理，这个过程是相对难突破的一个不可或缺的重要环节。二值化是将含有噪声的灰度图像处理成适于特征提取的二值图像，其处理结果的好坏直接影响着整个识别系统的性能。 　　二值化指纹图像就是将图像上的点的灰度值置成0或255，即通过阈值使白色的谷线区域灰度都达到255，黑色的脊线区域灰度都达到0，由此使指纹纹线对象成为黑白两色图像。二值化主要有全局阈值法、局部阈值自适应算法和基于方向信息的二值化方法。全局阈值是在整幅图像内采用固定的阈值分割图像，经典的方法是以灰度直方图为处理对象，但由于单一的阈值会造成特征点的丢失，因此该方法

python实现基于改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题源码+项目说明.7z 问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示，例如J20P10M10表示共有20个工件，每个工件有10个工序，总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据，其中data_first文件的问题规模是J10P5M6，data_second文件的问题规模是J20P10M10，data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释：横向表示工序，纵向表示机器，每个数值表示机器加工工序的耗时，工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例，前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，以此类推。 关于编码，本项目采用的是同类问题常用的编码方式，参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”，与该论文所述的编码方式不同的是，本项目的编码中第一段为工序编码，第二段为机器编码。

EAST算法的改进算法，详尽的改进大家可以搜我的专利，或者论文，用于文本检测的DRRG的改进找不到了，但是两者主要的改进在于网络的部分混合金字塔，所以可以通用，专利和论文作者都是葛立鹏