搜索资源列表
fff
- 面向AVS—M 的快速帧问预测模式选择算法
进程调度模拟程序
- 编写一个进程调度程序，允许多个进程共行的进程调度程序。 采用最高优先数优先的调度算法和先来先服务调度算法。 每个进程有一个进程控制块（ PCB）表示。每个进程的状态可以是就绪 W（Wait）、运行R（Run）、或完成F（Finish）三种状态之一。 采用动态优先数策略选择就绪进程获得 CPU后都只能运行一个时间片，运行完后优先数减1 动态显示每个进程的当前状态及进程的调度情况 重复以上过程，直到所要进程都完成为止
遗传算法选择操作的递归实现
- 遗传算法选择操作的递归实现
人工鱼群算法的改进及应用研究
- 人工鱼群算法的改进及应用研究，人工鱼群算法的参数分析，比例选择算子用于机械设计优化
CPLD实现快速低开关损耗的优化SVPWM算法
- 介绍了利用ALTERA公司的Maxplus Ⅱ软件及ACEX芯片,基于一种用于三相电压型逆变器的优化SVPWM算法,来实现变频调速系统,该算法采纳Kohonen神经网络的优点。选择适当的调制方法和改进的算法，不但可以显著地缩短计算时间,且显著减少开关损耗。用复杂可编程逻辑器件(CPLD) 来实现这种算法非常简单合适。
最大团问题的各种算法和源代码
- 最大团问题（Maximum Clique Problem, MCP）是图论中一个经典的组合优化问题，也是一类NP完全问题，在国际上已有广泛的研究，而国内对MCP问题的研究则还处于起步阶段，因此，研究最大团问题具有较高的理论价值和现实意义。 最大团问题又称为最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem），在市场分析、方案选择、信号传输、计算机视觉、故障诊断等领域具有非常广泛的应用。目前，求解MCP问题的算法主要分为两类：确定性算法和启发式算法。确定性算法有回溯法
非支配排序遗传算法
- NSGA-II 相对于NSGA而言，NSGA—II具有以下优点：1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法，将计算复杂度由 降到 ，其中： 表示目标函数的数目， 表示种群中个体的数目；2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值，也为使准 域中的元素能扩展到整个 域，并尽可能均匀遍布，文献[7]提出了拥挤距离的概念，采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法；3)引入了保优机制，扩大了采样空间，经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群，因
蚁群算法
- 蚁群算法/ 蚁群算法/Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url 蚁群算法/一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.pdf 蚁群算法/使用帮助：新手必看.htm 蚁群算法/基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的最短路径问题研究.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的完全遍历路径规划研究.PDF 蚁群算法/用蚂蚁算法和模拟退火
mimo4
- mimo的天线选择算法，可以作为这方面学习的参考，-MIMO antenna selection algorithm can be used as reference for learning in this area,
CAGA_O_F
- 关于链式智能体遗传算法用于数值优化和特征选择的论文，可以与我联系相互交流-On the chain-agent genetic algorithm for numerical optimization and feature selection of the papers, you can contact me exchange
hdj
- 针对基于内容的网络信息过滤中存在的特征维数过高影响分类过滤效果问题,运用遗传算法进行特征 选择,通过遗传操作搜索最优解。并且引入个体寿命概念用于实施种群更新,同时根据种群进化情况动态调整遗传操作算子,从而解决遗传算法训练过程中种群以及操作算子的单一性带来局部最优问题
somepapers
- 文献资料，关于遗传算法以及特征选择方面飞一些资料，下载-PAPER
aaaa
- 基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫 优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa- reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利 用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标 测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
bbbb
- 摘 要:提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中 同时引入Parzen窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索。此外,算法基于点在目标空间分况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度。与已有算法相比, PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高。-Abstract:This paperproposed a
jojo
- 课题五、编程序实现下述磁盘调度算法,并求出每种算法的平均寻道长度： 要求设计主界面以灵活选择某算法，且以下算法都要实现 1、先来先服务算法（FCFS） 2、最短寻道时间优先算法（SSTF） 3、扫描算法（SCAN） 4、循环扫描算法（CSCAN）
search
- 在opnet中用于实现吴伟超立方体的路径选择算法-The opnet used to achieve Bambi cube routing algorithm
safeatureselectionpaper
- 模拟退火算法进行特征选择和参数优化的经典论文-Simulated annealing algorithm for feature selection and parameter optimization of the classic papers
antenna_selection
- 总结了天线选择算法的现状。提出了天线选择算法的发展方向和热点。-Summarizes the status of the antenna selection algorithm. Proposed antenna selection algorithm development direction and hot spots.
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究
- 近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS 进行波长选择,优选最小化冗余信息。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5 种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,(Near infrared spectroscopy (NIRS) is an indirect an