在多目标灰狼优化器 (MOGWO) 中，固定大小的外部存档集成到 GWO 中，用于保存和检索帕累托最优解。该档案已被用于定义社会等级并模拟多目标搜索空间中灰狼的狩猎行为。 主要论文可以在这里找到：S. Mirjalili, S. Saremi, SM Mirjalili, L. Coelho, Multi-objective gray wolf optimizationr: A new algorithm for multi-criterion optimization, Expert Systems with Applications, in press, DOI: http ://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039

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天鹰座优化器（AO）是2021年提出的新的群智能优化算法. 天鹰座优化器（AO）是一种新颖的基于种群的优化方法，其灵感来自天鹰座在捕捉猎物过程中的自然行为。 主要参考资料：Abualigah，L.，Yousri，D.，Elaziz，MA，Ewees，AA，A。Al-qaness，MA，Gandomi， AH，Aquila Optimizer：一种新颖的元启发式优化算法，计算机与工业工程（2021年），doi： https ： //doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250

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深度学习中的场景识别 在此项目中，我们使用CNN将图像分类为不同的场景。 该项目的目标包括构建使用PyTorch进行深度学习的基本管道，了解不同层，优化器背后的概念以及尝试使用不同的模型并观察性能。 项目设计归因：佐治亚理工学院，CS 6476（2020年秋季），Frank Dellaert

用于CS3223数据库实现的查询优化器 设置 运行source queryenv 运行source build.sh 。 请注意，每次您都需要运行build.sh来重新编译代码，而不是通过诸如IntelliJ之类的任何IDE来生成项目。 建立表格 从这里开始，将新表命名为new_table 创建new_table.det文件，并指定其元数据 运行java RandomDB new_table 。 这将创建new_table.txt ，实际的表，和new_table.md ，系列化模式文件。 将文本文件中的表转换为目标文件 运行java ConvertTxtToTbl new_table.txt 。 这将创建new_table.tbl和new_table.stat 运行查询 运行java QueryMain query.in query.out 运行Quer

【优化求解】水母搜索优化器JS算法matlab源码.md

本篇文章主要介绍了详解PyTorch批训练及优化器比较，详细的介绍了什么是PyTorch批训练和PyTorch的Optimizer优化器，非常具有实用价值，需要的朋友可以参考下

数据库查询优化器的艺术，深入剖析数据库查询器实现源码及原理。