应用蚁群算法进行车辆路径的Matlab程序,对专业应用人员有很好的启发和参考.

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。

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c++判断循环群，从文件读入一个群，判断是否是循环群，如果是，输出每个元素的阶

作者: 张远达 出版社: 科学出版社 出版时间: 1982 装帧: 平装 本书主要论述有限群的构造理论,分上、下两册,上册是代数领域中关于有限群的一些基本知识,下册论述有限群的专题部分。

【电力负荷预测】 GUI粒子群支持向量机短期电力负荷预测【含Matlab源码 751期】.zip

matlab代码粒子群算法基于运动的校准 Matlab方法结合运动结构和Levinson方法校准Velodyne相机系统 除了我们自己的方法外，这些脚本还使用以下代码： ICP- 另一个粒子群工具箱- Kabsch算法的实现-

基于遗传算法的非支配排序算法（NSGA_II）是用于求解多目标规划问题的一种方法。 通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果。 为优化帕累托最优解，运用遗传算法对求解结果进行优化。 但同时遗传算法具有未成熟收敛、群体规模对性能影响大、结果受初始值影响较大等缺点，因此利用多种群遗传算法对求解结果进行进一步优化，运用移民算子联系各个种群，运用精华种群保存每代最优结果。 **运行程序请优先下载谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱

用于群辉引导文件

基于C++语言，建立工程文件，编写李群与李代间的运算代码