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swarm-2.2.tar
- swarm的代码 可以学习哈用objective-c编写的-swarm of code can be used to study Kazakhstan objective-c prepared
swarm
- 经济学的一个swarm平台源代码，安装了swarm类库即可直接远行-economics of a swarm platform source code, the installation of a swarm class library can be directly harm
Swarm-2.2-java
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Swarm-2.2-java.tar
- Swarm,由圣塔菲研究所开发,用于复杂适应系统(CAS)仿真及其他-Swarm, developed by the Santa Fe Institute for Complex Adaptive System (CAS) simulation and other
swarm
- 这个是中文版的swarm指南，对用swarm平台仿真的很有用-This is the Chinese version of swarm guidance on using swarm simulation platform useful
swarm-setup
- 这是一个达人总结的，在eclipse下使用swarm时的配置方法，有图片一步步指导，很到位，对刚接触swarm仿真的新手帮助极大。-This is a summary of Tatsu people, in eclipse, when the use of swarm configuration methods, one has picture step by step guide, it is in place, the swarm
swarm
- 能在 ns-2 下模拟出一个使用 swarm 算法通讯的网络，关键字： aco, ant colony, swarm computing-In ns-2 under the simulation of a swarm algorithm for the use of communications networks, keyword: aco, ant colony, swarm computing
swarm-2.3.0.tar
- Swarm distribution. Full documentation - Swarm distribution. Full documentation
swarm-intelligence
- swarm intelligence from natural to artificial systems
Particle-Swarm
- 粒子群算法在离散问题中的应用。这里主要是在TSP问题中的应用。-Discrete Particle Swarm Optimization Problems. Here the main problem in the application of TSP.
Data-clustering-particle-swarm-optimization
- Data clustering using particle swarm optimization Data clustering using particle swarm optimization
Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是 理
Chicken Swarm Optimization Algorithm
- 鸡群算法是一种全新的群智能算法，具有简单，良好的可扩展性，(Chicken swarm algorithm is a new swarm intelligence algorithm with simple and good scalability,)
swarm for java 书籍源代码
- 用于做仿真的优良工具，还有关于swarm的一些基本介绍(a simulation platform tool)
particle swarm optimization
- particle swarm optimization matlab code
nichingparticle-swarm-optimization
- 粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小
quantum particle swarm
- 量子粒子群的案例，比较新颖的算法，有效的解决局部极小等问题，进行分析学习(Quantum particle swarm, easy case analysis)