该存储库包含我在弗罗茨瓦夫理工大学控制工程和机器人领域的离散过程控制课程中学习的第六学期实施的算法和问题。本课程的主要目标是获得有关设计精确求解算法离散问题的方法的知识。

群体智能优化算法(python)代码

使用光线调谐优化的双 DQN 算法

NSGA 2：多目标优化 适合 2 个对象 NSGA 3：多目标优化 适用于 2 个或更多对象

这个Python代码实现了Prims算法来优化城镇道路网络（最小生成树问题）。

各种梯度下降算法的代码

python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 python 实现的一种多尺度协同变异的粒子群优化算法

1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

（python）使用余弦相似度算法计算两个文本的相似度的简单实现

余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值， 来评估他们的相似度。 余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如常见的二维空间。 余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小，通过夹角的余弦值表示结果，因此2个向量的余弦相似度为： 计算公示：分子为向量A与向量B的点乘，父母为各自的L2相乘，即将所有维度值的平方相加后开方。 余弦相似度的取值为[-1,1]，值越大表示越相似 调整余弦相似度 余弦相似度更多的是从方向上区分差异，但是对绝对的数值是不敏感的。 余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性，就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值