搜索资源列表
vBulletinPlus061012
- 基于 vBulletin 中文的加强版修改而来，不完全插件列表： 1. 在线时常等级插件 2. QQ 插件 3. 首页标题截短修正 4. 中文搜索完美解决(可以在改进的二元分割算法(效率高、负载小)、直接搜索 post 表(更准确、数据库空间占用小)和 MySQL 全文索引(MySQL 版本低于 v4.1.1 不支持中文搜索)三种方式选择) 5. 金钱银行插件 6. 隐藏帖插件 7. 收费附件插件 8.
ZDT4
- 为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明，DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度
CAMSHIFTTracker
- Color-based tracking (CAMSHIFT) demo. Alexandre R.J. Francois Copyright (C) 2004 University of Southern California 介绍：CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当
PSO-evolutionarycomputation
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比
wzq
- 基于博弈树分析的五子棋对弈软件，可以选择4种算法，调整搜索深度，对搜索耗时和遍历的节点数进行了统计
MiningAlgorithmsofN-MostFrequentItemsets
- 频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长，最小支持度阈值成为控制这种增长的关键．然而，实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模．为此定义N个 最频繁项集挖掘问题，并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法Apriori和深度优先搜索算法IntvMatrix挖掘N个最频繁项集．实验表明，本文的2种方法的效率比朴素方法高2倍以上，特别当N值较低时，本 文方法的效率优势更为明显
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- H_264中搜索范围的自适应调整算法.pdf
差别算法matlab源码
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应
进化算法-竞赛争冠算法函数优化程序 v100801
- 该程序是在自创的无约束优化的竞赛争冠算法(旧称竞技取冠算法)函数优化程序基础上,开发出来的有约束优化程序.程序采用罚函数法实现有约束优化的,但罚因子(惩罚系数)的处理方法有别于其它罚函数法.该程序证明这种惩罚系数处理方法是有效的.该法调整惩罚系数简单,粗放,一般应用默认值即可.该程序普适性较好,进化参数调整简单,不敏感,全局最优解的搜索能力较强,数据重现性(鲁棒性)较好,获得结果精度较高,不足是有时评价函数调用次数稍多些.
Matlab遗传算法改进程序
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习
差别算法matlab源码
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应
ZDT4
- 为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明，DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度-For effective application of gene
PSO-evolutionarycomputation
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比
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- H_264中搜索范围的自适应调整算法.pdf-Search H_264 adjust the scope of the adaptive algorithm. Pdf
yich
- 遗传算法就是那么点东西呗，就是在一个域内搜索最优解， 比如那个配送中心选址，如果用最低级的算法， 它的复杂度是C（n，m）*n！以上对吧？然后用遗传算法就可以使得复杂度降低呗， 迅速达到收敛。<br/>遗传算法的确是目前的一个在很多领域都比较先进的求解算法，你去搜一下它的原理看看吧， 我写程序之前光看这个算法的原理就看了两三天才全看明白。 这是我用vb写的遗传算法程序。是一些通用代码，与具体问题对应的代码
Search_matrix_based_on_the_adaptive_anti_collision
- 提出一种基于搜索矩阵的自适应防碰撞算法．该算法有效利用碰撞信息，通过构造搜索矩阵，克服自适应 二又树搜索算法逐位搜索效率低的缺点．同时提出碰撞堆栈的概念，根据时隙状态，来自适应调整搜索路径，从而 减少碰撞和空闲时隙数以及传输的比特量．理论和仿真实验表明，该算法有效实用，可有效减少识别时间，提高搜 索效率-Presents a matrix of adaptive search-based anti-collision alg
RBTreeAndBinary_Search_Tree
- 实现红黑树、二叉搜索树相关算法：插入（红黑树涉及树的调整：左旋、右旋等），删除，搜索（指定Key值节点）。 另外，红黑树实现计算树黑高的算法。 -To achieve red-black tree, binary search tree related algorithms: insertion (red-black tree involves the adjustment of the tree: L, D, etc.),
googlepr
- PR值全称为PageRank.PageRank(网页级别)是Google用于评测一个网页重要性的一种方法.在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后.Google通过PageRank来调整结果.使那些更具重要性的网页在搜索结果中另网站排名获得提升.从而提高搜索结果的相关性和质量.PR值最高为10.一般PR值达到4.就算是一个不错的网站了. PageRank是google搜索排名算法中的一个组成部分,级别从1到
新建 Microsoft Word 97 - 2003 文档
- PSO算法是基于群体的，根据对环境的适应度将群体中的个体移动到好的区域。然而它不对个体使用演化算子，而是将每个个体看作是D维搜索空间中的一个没有体积的微粒（点），在搜索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整(PSO algorithm is based on the group, according to the environment to the fitness of the individu
搜索调整
- 解决边缘计算中的任务调度问题，使用搜索-调整的方法。(optimization problem)