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iStoryline.js iStoryline.js是一个JavaScript库，用于产生具有多种粗略样式的故事情节可视化。 是讲述故事的一种奇特的方式。 线条代表故事中的角色。 这种花哨的可视化在解释故事方面自然具有一些优势： 线条的整体趋势可以生动地代表情节的演变。 行之间的间隔也可以显示字符的关系。 使用iStoryline.js创建的示例情节可视化示例。 样式和视觉标签是手动定制的，以修饰故事情节。 有关更多信息，请检查和。 安装 使用软件包管理器或来安装iStoryline。 npm install https://github.com/tangtan/iStoryline.js.git 或者 yarn add https://github.com/tangtan/iStoryline.js.git 基本用法 import iStoryline from "iSto

Papadimitriou.C.H,.Steiglitz.K..Combinatorial.Optimization..Algorithms.and.Complexity.djvu 不是俄文版了

变异量子因式分解 介绍 该存储库包含Eric R. Anschuetz，Jonathan P. Olson，AlánAspuru-Guzik，Yudong Cao的文章“可变量子因式”中提出的算法的实现。 它在上。 代码中的符号直接指的是本文中的符号。 我讲了这个项目，这可能是一个很好的介绍。 您可以找到它并且幻灯片在presentation.pdf文件的此存储库中。 由于QAOA是算法的重要组成部分，因此，如果您不熟悉它，您可能会发现很有帮助。 要求 该项目严重依赖pyquil和grove库。 不幸的是，在我开发该项目时，发行版中存在一些对该项目至关重要的错误。 因此，我从源代码安装了它们： pyquil，提交sha： f22a851d5803e0a6aa73b236c25d28a5fcdb0116 格罗夫，commit-sha： dc6bf6ec63e8c435fe52b1e

关于模型预测控制简化数据，可以简化模型预测控制算法的计算量。

Optimization: Algorithms and Applications. 高清，英文。

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萤火虫群优化 Python中的GSO算法的详细说明和实现glowworm.py --- GSO的实现萤火虫群优化.pdf-GSO报告萤火虫Swarm.pptx-GSO上的Powerpoint演示文稿 群机器人 群机器人技术是一种协调多机器人系统的方法，该系统由大量的大多数简单物理机器人组成。 假定期望的集体行为从机器人之间的相互作用以及机器人与环境的相互作用中出现。 多峰优化 在应用数学中，多峰优化处理的优化任务涉及查找问题的多个（至少局部最优）解决方案中的全部或大部分，而不是单个最佳解决方案。 GSO优化 萤火虫群优化（GSO）是一种基于群智能的算法，由KN Krishnanand和D.Ghose于2005年引入，用于同时计算多峰函数的多个最优值。优化和粒子群优化，但有几个显着差异。 GSO中的物质被认为是萤火虫，它们一起携带着称为荧光素的发光量。 萤火虫将使用目标函数评估的当前位置的

共3部分，这是part2 Combinatorial optimization algorithms and Complexity（组合最优化算法和复杂性） Author： Christos H.Papadimitriou Kenneth Steiglitz