人工鱼群算法的Matlab实现

在计算机科学中，人工鱼群算法被广泛应用于解决旅行商问题（TSP）。Matlab作为一个强大的工具，能够有效地实现人工鱼群算法，并在优化问题中展现出良好的性能。通过Matlab，研究人员能够快速调试和优化算法，以获得更优的TSP解决方案。

人工蜂群算法是一种智能算法，用于解决各种优化问题，包括图像处理和GUI matlab实现编程。

资源概览 该资源提供了一种利用鱼群算法解决无线电功率分配问题的Matlab实现。中包含完整的Matlab源代码，并附带代码运行结果图，方便用户直观了解算法性能。

SwarmBat - 人工蝙蝠算法 (ABA) 是基于模拟微型蝙蝠的回声定位行为，每只蝙蝠具有不同的发射脉冲率和响度。详细信息请访问 SwarmBat - 人工蝙蝠算法 (ABA) 的 Matlab 开发页面：http://sdrv.ms/QrIpzN

这是关于BP人工神经网络算法的Matlab程序，能够有效运行并应用于实际问题解决。

本资源包含：- 人工势场法原理英文讲义PPT（PDF格式）- 人工势场法MATLAB代码 该代码易于理解，适合初学者参考。用户可自行更改障碍物位置，观察路径规划效果。

这是《DAve-QN：具有局部超线性收敛速率的分布式平均拟牛顿方法》论文的实现，该方法已在第23届国际人工智能与统计国际会议上接受。我们提供了基于C的高性能实现，并编写了所有必要的脚本，以便与最新技术进行比较。此外，我们还为DAve-QN提供了MATLAB实现，方便进一步研究使用。设置环境变量MKLROOT至关重要，以便在不同系统上正确运行。编译代码的方法已在makefile中提供。测试DAve-QN时，我们使用多个输入参数进行了充分的测试，确保其在mnist数据集上的稳定性和性能。

这是一份由国外专家编写的人工势场方法路径搜索的Matlab程序，附有详细的解释文档，界面友好，易于理解。此外，还包含另一套关于10个障碍物路径搜索的Matlab程序，均已经过调试，可直接使用，每行代码都有注释。

PageRank是由Google创始人拉里·佩奇提出的一种网页排名算法，通过分析网络中的超链接结构来评估网页的重要性。在这个项目中，我们展示了一个使用Matlab实现PageRank算法的代码包，包含三个关键的M文件：createRandomMetrics.m、mypagerank.m和runPageRank.m。createRandomMetrics.m负责生成模拟网页链接关系的转移矩阵。mypagerank.m是PageRank算法的核心实现，通过迭代计算网页的重要性。runPageRank.m整合了前两个函数，提供一站式的PageRank算法执行接口。