背包问题PSO（粒子群算法，Particle Swarm Optimization）基本算法代码，仅供参考

一种元启发式优化算法，模拟座头鲸狩猎行为的元启发式优化算法。目前的工作与其他群优化算法相比的主要区别在于，采用随机或最佳搜索代理来模拟捕猎行为，并使用螺旋来模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。该算法具有机制简单、参数少、寻优能力强等优点，在经济调度、最优控制、光伏系统、图像分割等方面得到广泛的应用。

matlab贪婪算法代码使用强化学习进行内容缓存 众所周知，无线移动终端网络中的最佳数据分配问题即使对于少量的文件和终端（NP-Hard）也是难以解决的。 该存储库包含在 IEEE Xplore: Distributed Caching based on Decentralized Learning Automata 中发表的工作代码。 问题 简单地说，文件放置问题或“缓存问题”出现在我们想要在每个位置最多 C 个对象的 H 位置中找到 F 个对象的最佳放置时。 最优指的是最小化某种成本函数的分配，在这种情况下是网络中的延迟。 尝试所有可能的对象组合和排列（“蛮力”或“穷举搜索”方法）对于少量对象很快变得不可行。 解决方案 有很多方法可以解决缓存问题的次优解决方案。 我们提出了一个受到独立玩家游戏（学习自动机）的启发，他们采取行动并感知彼此的选择，以了解他们的策略是否好。 由于不需要对玩家的选择进行评分的中心化实体，因此这种方法具有高度的可扩展性。 在模拟的嘈杂环境下，我们的算法接近贪婪策略的性能，其中每个玩家都最小化他们的成本函数。 我们提出了一种离散广义追踪算法（DGPA 贡献 基

资源包含文件：课程设计报告word+代码及可执行exe文件 软件的基本功能：本软件在 vs code 环境下实现先来先服务、短作业优先、高响应比优先、时间片轮转调度算法、优先级调度算法和多级反馈队列调度算法，满足不同需求调度。 输入/输出形式：I/O 输入：data 数组键盘输入。I/O 输出：运行结果从屏幕输出。文本输出：新的键盘输入的 data 数组添加到历史数据中。 测试数据要求：对 data 数组赋值时，赋值的长度不可大于 data 数据的长度。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125298828

matlab lm算法代码非线性算法 梯度下降，高斯牛顿法和LM法C ++代码和Matlab代码

算法题目《独立钻石跳棋》的详细解答。有源代码和流程

以地震信号雷克子波为例，使用传统tfpf算法进行滤波，再加入高斯白噪声时通过调整适当窗长可有效去除大部分噪声，但是原信号恢复并不似很好。

最短路径算法代码 数据结构 VS2008编写

将A星算法和D星算法结合，实现到了途径最短规划功能，代码测试通过。输入地图数组通过算法计算，输出了最短线路列表。导航中异常也可以知道最新路径。在QT5上写的代码，可以直接编译。

在c语言环境下实现的聚类算法代码，主要应用在大数据领域