通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.

参考群体、认知风格与消费者购买决策——一个行为经济学视角的综述归类.pdf

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从移动成本、收益期望与空间博弈的角度，探讨多主体系统的博弈策略演化与系统涌现特征之间的关系。利用空间演化博弈理论，构建了基于个体移动机制的拓扑结构时刻演变的空间演化博弈模型，分析了当主体具有不同的移动成本与收益期望时系统演化的稳定策略，通过分析稳定策略深入探讨系统中合作簇涌现的机理。仿真结果表明，提高移动成本能够最有效地促进系统合作率，同时中等水平的个体收益期望会进一步促进高移动成本的影响效果。

客户分析：机器学习有关客户细分和群体预测的案例研究

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运用4种多元分析方法对海南琼海、广东雷州、广西北海、福建平潭以及台湾屏东等5个不同地理群体条纹斑竹鲨(Chiloscyllium plagiosum)的19项特征变量进行了群体间差异分析和判别分析．分析结果显示，5个群体间有16项特征变量差异极显著(p<0．01)；主成分分析得到的6个主成分对不同群体间总变异方差的贡献率分别为31．644％，14．41 7％，13．078％，11．499％，8．673％，6．818％，累计贡献率为86．130％；主成分分析和聚类分析结果均显示，福建平潭群体和台湾屏东群体形

网络群体与市场：揭示高度互联世界的行为原理与效应机制 数仓 可以读一下

1.运行系统的安全； 　　2.网络上系统信息的安全； 　　3.网络上信息传播安全； 　　4.网络上信息内容的安全。

自私畜群优化器 (SHO) 是一种元启发式算法，它基于对受到某种形式的捕食风险的动物群中的个体所表现出的广泛观察到的自私畜群行为的模拟。 在 SHO 中，个体通过两种类型的搜索代理模拟猎物和捕食者之间的掠夺性互动：自私群体（猎物）的成员和一群饥饿的捕食者。 根据它们被分类为猎物还是捕食者的不同，每个人都是由受这种猎物—捕食者关系启发的一组独特的进化算子来进行的。 这些独特的特性使 SHO 能够在不改变种群规模的情况下改善探索和开发之间的平衡。 更多详情可见： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030326471730103X MATLAB 软件该软件包含一个主函数 SHO_Example.m，它实现了 Ackley 函数的优化。