鸡群优化

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生物仿生算法新视角鸡群优化(CSO)探索与应用
探讨了鸡群优化(CSO)这一新兴的仿生算法,由Xian-Bing (2014)提出,并采用matlab进行开发。CSO利用先天多群和自适应算法的特性,展现出在解决复杂问题时可能优于其他元启发式算法的潜力。
百钱买百鸡C语言实现
这是一个使用C语言编写的程序,用于解决经典的“百钱买百鸡”问题。该问题要求找出用100文钱购买100只鸡的所有可能组合,其中公鸡5文钱一只,母鸡3文钱一只,小鸡1文钱三只。
菌群优化算法:大自然启发的优化方案
菌群优化算法是一种创新优化算法,其灵感源自菌群的集体行为。它通过模拟菌群在环境中寻找食物和交流的过程,为优化问题提供有效的解决方案。
CDH-5.10.2集群的搭建与优化
使用原生的Apache Hadoop,在搭建CDH-5.10.2集群时存在以下挑战需要解决:1、随着集群规模的扩大,Hadoop的部署复杂度显著增加,工作量巨大;2、升级Hadoop版本对大规模集群来说十分耗时耗力;3、需自行保证与Hive、HBase等组件的版本兼容性,特别是在升级Hadoop后;4、安全性风险较高。Apache官方及第三方提供了多个解决方案来应对这些挑战,其中CDH作为Cloudera维护的一种Hadoop发行版本,基于稳定的Apache Hadoop构建,提供了核心的HDFS和MR功能,并支持通过Web页面进行管理和监控。
状态转移概率优化Matlab蚁群算法详解PPT
状态转移概率的数学公式如下所示,通过Matlab蚁群算法实现了对其优化。该算法利用了蚂蚁群体的智能行为模拟状态转移过程,提升了系统的效率和准确性。
优化蚁群算法求解最短路径的Matlab程序
蚁群算法在求解最短路径问题上展现出良好的性能,特别是在Matlab环境中。这一程序实现不仅效果显著,而且易于理解和应用。
蚁群算法优化PID参数的Matlab仿真模型下载
提供了蚁群算法优化PID参数的Matlab代码仿真模型,欢迎下载使用,希望对你有所帮助。
蚁群算法优化最短路径的通用Matlab源码
蚁群算法通用的最短路径优化Matlab代码
蚁群算法 MATLAB 实现
提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法,用于解决各种优化问题。
基于元胞蚁群算法的XML查询优化模型研究
聚类分析作为数据挖掘的关键技术,能够根据数据之间的相似性进行分类,已在工程技术等领域得到广泛应用。元胞蚁群算法是一种结合了元胞自动机和传统蚁群算法的新型优化算法,它利用元胞在离散元胞空间的演化规律和蚁群的寻优特点进行优化。针对聚类分析的特点,采用元胞蚁群算法进行求解,实验结果验证了该方法的有效性。