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经典的蚁群算法蚁周模型的实现，论文：《Distributed Optimization by Ant Colonies》-ant colony system, ant circle
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PSOt, particle swarm optimization toolbox for matlab.
May be distributed freely as long as none of the files are
modified.
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Updates will be posted pe
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多目标遗传算法工具箱，内容很详细，已经测试过，文件里面有怎么使用的说明-Micro Genetic Algorithm for Multiobjective Optimization，The code is distributed for academic purposes only. It has no warranty
implied or given, and the authors assume no liability for damage resulting from its u
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Grid technologies have progressed towards a service-oriented paradigm that enables a new way
of service provisioning based on utility computing models, which are capable of supporting diverse
computing services. It facilitates scientific applicat
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：针对移动机器人传统路径规划算法效率不高，寻优能力差等问题，提出一种基
于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法．该方法利用神经网
络实现大量的并行和分布计算，发挥PSO简单、容易实现的优点，提高了路径规划的计
算效率和可靠性．仿真结果表明，这种新路径规划方法是可行且有效的．-The quality and eficiency of calculation is the two puzzling problems in the tradi—
tional algo
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蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。-Ant colony algorithm is a method used to find optimal path in the graph the probability-based algorithm. Is a combination of opt
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基于 MAS 建立的分布并行计算环境，其任务调度问题具有新的特点 对于基于MAS 的配电快速仿真与模拟系统，以配电
网三相状态估计为例，建立了新的调度问题模型，提出了基于FCM 的启发式任务调度优化方法 该方法利用模糊C 均值聚类分析
算法对独立任务进行聚类分析，避免了在超大解空间中用基于搜索的方法去寻求最优解的做法 该方法具有线性时间复杂度，而
且通过大量算例表明它总是能够在合理的时间内获得次优解或最优解，使masDSE 的性能有明显改善-In the distributed pa
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A distributed PSOSVM hybrid system with feature selection and parameter optimization
-Abstract
This study proposed a novel PSO–SVM model that hybridized the particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) to
improve the clas
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蚁群算法(ant colony algorithm，简称ACA)是20世纪90年代由意大利学者M．Dorigo等人首先提出来的一种新型的模拟进化算法．它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径．用蚁群算法求解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等，取得了一系列较好的实验结果．虽然对蚁群算法研究的时间不长，但是初步研究已显示出蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面具有一定的优势，表明它是一种很有发展前景的方法．蚁群算法的主要特点是：正反馈、分布式计算．正反馈
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改程序很好的描述了分布式电源出力的限制与优化，迭代次数较少
-Reform program is well described by a distributed power supply constraints and optimization, fewer iteration times
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lingjian.m-----蒙特卡罗方法
lingjian.m使用零件初始值，用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。
accyouhua为标定值的函数，而lingjian不是一个函数，在其中已给出了一组标定值的值。
退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火
连续型多个变量组合优化问题
这是对模拟退火方法的一次练习，结果证明模拟退火确实是一
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该算法可以计算含DG的配电网优化计算，算例采用IEEE 33 bus test system。-Our algorithm package can solve the distribution active power optimization with the consideration of distributed generation (DG). The test case is based on IEEE 33 bus test base. Enjoy it.
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FFR优化:FFR蜂窝小区的仿真，多用户随机分布着各个小区中，能够统计中心小区和边缘小区的用户吞吐量-FFR optimization: FFR cell simulation, multi-user randomly distributed in each cell, capable of counting center cell and cell edge user throughput
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含分布式发电的配电网有功-无功综合优化，分布式电源包含风机光伏和无功补偿装置-Active/reactive power integrated optimization in distribution networks
with distributed generation
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含分布式发电的配电网无功优化论文源程序，里面含有风机和光伏的预测模型程序。-Active/reactive power integrated optimization in distribution networks
with distributed generation
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分布式电源并网动态无功优化调度的研究，本科论文，根据分布式电源并网的控制特性，将分布式电源设计为电压控制型和无功补偿型，考虑其与地区电网的电压无功控制
手段相结合，参与地区电网动态无功优化调度。建立以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无
功优化调度模型。-Study on dynamic reactive power optimization dispatching for a local power system
with distributed gener
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包含分布式电源的配电网无功优化，EI论文程序，摘要：将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合，研究了包含分布式
电源的配电网无功优化问题。-Reactive Power Optimization for Distribution System
With Distributed Generators
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使用FFR对各宏小区的用户进行资源分配，在多用户随机分布着各个小区中的情况下，统计中心小区和边缘小区的用户吞吐量。-The resource allocation is performed for the users of each macro cell using the FFR, and the user throughput of the center cell and the edge cell is counted when the multi-user is randomly dis
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HyperOpt：分布式异步超参数优化
HyperOpt是串行和并行优化Python库用于搜索空间，它可以包括实值的，离散的，有条件的维度.(hyperopt: Distributed Asynchronous Hyper-parameter Optimization
Hyperopt is a Python library for serial and parallel optimization over awkward
search spaces, which may incl
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HyperOpt：分布式异步超参数优化
HyperOpt是串行和并行优化Python库用于搜索空间，它可以包括实值的，离散的，有条件的维度.(hyperopt: Distributed Asynchronous Hyper-parameter Optimization
Hyperopt is a Python library for serial and parallel optimization over awkward
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