编码雪人

摘要： 粒子群优化算法 1. 背景知识 1995年美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart共同提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。PSO算法的基本思想利用生物学家Heppner的生物群体模型，模拟鸟类觅食过程。鸟类飞行过程相互交流，当一个 阅读全文

摘要： import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import random # 初始化种群 def init(n_pop, lb, ub, nd): """ :param n_pop: 种群 :param lb: 下界 :param u 阅读全文

摘要： ##花授粉优化算法 1. 花授粉优化算法的背景 2012年，英国剑桥大学学者Yang xin-She提出一种新颖的启发式群智能优化算法-花授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)。该算法的思想源于自然界中植物花朵授粉过程。 异花授粉 一般地，异花授粉指一朵花的 阅读全文

摘要： % Good Node Set Matalb-codefunction [GD] = Goodnode(M,N) % M is the number of points; N is the dimension if (nargin==0) M=100; N=2; end %% tmp1 = [1: 阅读全文

摘要： 1. 适应度函数： function z=chaffer(x)%chaffer函数x=(0...0) f(x)=0 x[-10,10]%%没测 n=10; s1=0; for i=1:n s1=s1+x(i)^2; end z=((sin(sqrt(s1)))^2-0.5)/(1+0.001*s1) 阅读全文

摘要： 象群游牧算法的数学模型 象群的游牧行为非常复杂，但是其中一些行为可以帮助我们寻找全局最优解和局部最优解。对此，进行数学建模为： (1) 象群的每个部落都有固定数目的大象； (2) 每次迭代中，部落中都有一定数目的大象离开部落，独自生活并与部落保持一定的联系； (3) 每个部落都是由女族长领导 在算法 阅读全文

摘要： import itertools k = int(input("请输入整数：")) while k > 1: # 单个 num_set = [num for num in range(1, k+1)] arr_set = list(itertools.permutations(num_set, le 阅读全文

摘要： import itertools from collections import Counter k = int(input("请输入整数：")) num_set = [num for num in range(1, k+1)] arr_set = list(itertools.permutatio 阅读全文

摘要： 1. 简介 樽海鞘是一种透明的桶状生物，和水母比较相似。它通过吸水、喷水来移动的。由于它生活在寒带的深海里面，给我们的研究造成了一定的困扰。但是，这并不影响我们对它的研究。在深海里，樽海鞘是以樽海鞘链的形式存在，这就是我们感兴趣的群体行为之一。我们将樽海鞘链分为两个部分：1、领导者；2、追随者。领导 阅读全文