粒子MCMC算法
当前话题为您枚举了最新的 粒子MCMC算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
优化MCMC算法的资源分享
附件为一份详细的可逆跳转蒙特卡罗采样（RJMCMC）算法程序，包含相关论文供参考。算法涵盖多种运动方式，如增加、减少、分裂、合成及更新，帮助读者理解和优化MCMC技术。
Matlab
0
2024-08-03
粒子群算法代码分享
探索优化问题的利器——粒子群算法，相关代码已公开，欢迎取用。
Access
3
2024-05-06
粒子群优化算法简介
粒子群算法，又称为粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新型进化算法。与模拟退火算法类似，PSO从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但相较于遗传算法，PSO更为简单，不涉及交叉和变异操作，而是通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解。该算法因其易于实现、精度高、收敛速度快等特点而受到学术界的青睐，并在解决实际问题中展现出显著优势。PSO算法被广泛应用于并行计算领域。
算法与数据结构
0
2024-08-11
MCMC工具箱的使用
在Matlab中安装MCMC工具箱，导航至安装位置并输入：system('git clone --depth=1 git://github.com/drbenvincent/mcmc-utils-matlab.git')
确保pathOfPackage不是+mcmc软件包本身，而是父文件夹：pathOfPackage = ' ~/git-local/mcmc-utils-matlab 'addpath(pathOfPackage)
使用软件包时，请调用mcmc.setPlotThem。
Matlab
4
2024-05-26
粒子群算法优化灰色模型
粒子群优化算法可以对灰色模型参数进行优化，提升模型预测精度。
算法与数据结构
4
2024-05-13
增强型粒子滤波算法
本资源提供了一种改进的粒子滤波算法，着重于识别和利用高质量粒子。算法根据权重对粒子进行排序，舍弃低权重粒子（概率分布函数高于0.5）。高权重粒子则根据其权重进行采样。在权重与概率分布函数介于0.5之间的粒子上进行均匀采样，以捕捉大多数粒子的趋势，实现更快速、更精确的目标跟踪，并降低目标丢失的可能性。
算法与数据结构
2
2024-05-20
MATLAB 粒子群优化算法实现
该资源包含使用 MATLAB 实现粒子群优化算法的所有 .m 函数文件代码。
Matlab
2
2024-05-30
粒子群算法的优化策略
程序优化中，关键在于如何选择个体最优（pbest）和全局最优（gbest），以及如何根据位置和速度公式有效更新位置和速度。
Matlab
2
2024-07-27
粒子群优化算法简易实现
这是粒子群优化算法的一个非常基础的实现，帮助初学者更好地理解此优化算法。
Matlab
0
2024-08-25
粒子群算法求解函数最优值
本程序通过一个简单的示例，帮助初学者了解粒子群算法的特点和基本流程。
Matlab
2
2024-05-30