Jupyter / Binder生物程序的示例:纳米簇的遗传算法 作者:Geoffrey R. Weal和Anna L. Garden博士(奥塔哥大学,但尼丁,新西兰) 小组页面: : 佩奇援引以下工作的话:开发一种结构比较方法,以促进对纳米团簇的整体优化中对势能面的探索; Geoffrey R. Weal,Samantha M. McIntyre和Anna L. Garden; JCIM; 在提交阶段。 该存储库旨在提供有关如何使用“有机体”程序的示例。 Organisms程序旨在执行针对纳米团簇的遗传算法全局优化。 它的设计灵感来自伯明翰群集遗传算法和Roy Johnston集团的伯明翰并行遗传算法。 可以在线查看有关有机体计划的文档。 请参阅有关如何安装有机体的文档,包括如何通过PIP进行安装。 可在找到有关Organisms程序的github页面。 要通过Bind
2021-04-15 19:19:48 245KB binder jupyter genetic-algorithm clusters
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将和声搜索算法与杜鹃搜索混合,以进行全局数值优化
2021-02-25 10:02:35 1.25MB 研究论文
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CPU模拟卡工具,只要针对的模拟卡进行了优化.为用卡安全提供参考.
2020-01-03 11:29:15 14.45MB CPU
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运用田口方法进行PSO算法优化,,详细介绍了田口方法在PSO算法参数优化中的工程实验应用
2019-12-21 21:44:54 1.74MB PSO 田口方法
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贪心法遍历一群点的最短路径 不会原点 进行了小优化
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基于matlab的遗传算法无功优化程序,亲测可运行。 算例结果较理想,换算例的情况还得自己整哈
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这个是一个关于双目标优化的内容.大家可以看一下!
2019-12-21 20:22:52 7KB 双目标 matlab
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