万有引力算法

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Matlab中的万有引力搜索算法
万有引力搜索算法在Matlab中考虑了粒子的质量和速度,并对它们进行适度函数分析。
基于MATLAB的万有引力算法(GSA)程序详解
万有引力算法(GSA)是一种基于物理引力原理的优化算法,灵感来源于天体之间的引力相互作用。在GSA中,解决方案被模拟为天体,它们根据其质量和位置之间的引力相互影响来搜索最优解。算法通过更新每个天体的位置和速度,以全局搜索方式解决多目标优化问题,适用于复杂的非线性和多模态函数。MATLAB程序实现了23个预定义的基准函数,用于评估算法在各种优化挑战下的表现。用户可以通过修改objFuc.m文件来自定义目标函数进行测试。
优化算法的新视角万有引力搜索(Matlab实现)
随着科技的进步,优化算法领域迎来了万有引力搜索算法的创新。这一算法利用数学模型模拟天体间的引力作用,为解决复杂优化问题提供了新的解决途径。特别是在Matlab程序的支持下,研究人员能够更高效地应用和实现这一算法,推动了优化领域的进步和应用。
使用混沌引力常数改进引力搜索算法
这项研究利用混沌图案嵌入到最新的基于人口的元启发式算法——引力搜索算法(GSA)的引力常数(G)中。此外,还引入了一种自适应归一化方法,以确保从探索阶段平稳过渡到开发阶段。为了评估基于混沌的GSA算法在探索和利用方面的性能,研究使用了十二个有偏差的基准函数作为案例研究。
matlab开发-混合粒子群优化和引力算法
matlab开发-混合粒子群优化和引力算法。混合粒子群优化引力算法(PSOGSA)是粒子群优化(PSO)和引力搜索算法(GSA)的有效结合。
基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法
本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息,采用三叉链表结构组织有向项集图,并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库,有效减少I/O开销,适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。
Excel在手,地理数据我有
数学方法与地理问题碰撞的火花 本书以Excel为工具,展示了多种数学方法在解决地理问题上的应用。涵盖回归分析、主成分分析、聚类分析等众多分析方法,并详细阐述其计算过程。 通用方法,广泛应用 虽然案例基于地理数据,但书中方法适用于各个领域。只需更换数据来源,即可将计算流程应用于其他学科。 适用人群 本书经过多年实践检验,适合地理学、生态学、环境科学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读参考。
5.5万首唐诗、26万首宋诗和2.1万首宋词数据库下载
该诗词数据库包含5.5万首唐诗、26万首宋诗和2.1万首宋词,涵盖唐宋两朝近1.4万古诗人和两宋时期1500位词人。所有诗词均为简体中文,适合进行深入的文学研究和欣赏。
SQL数据库5万唐诗与26万宋词资源
5万唐诗与26万宋词SQL数据库包含大量古典诗词数据,存储和检索中国古代文学的精华。该数据库为研究者、教育工作者和诗词爱好者提供了便捷的工具,方便深入分析。数据结构为表格形式,每首诗词对应一条记录,字段包括诗词ID、作者、朝代、题目、正文等。用户可通过SQL查询按条件检索特定诗词,支持对唐诗和宋词的分类和分析,适用于开发应用程序或研究工具。同时,使用时需遵循相关版权法规,以确保知识产权的尊重。
有指导数据挖掘模型的构建
在构建有指导数据挖掘模型时,首要任务是识别和界定模型要估计的目标变量。一个典型的情况是二元响应模型,例如为电子邮件或直接邮寄营销活动选择客户的模型。模型的构建依赖于先前类似活动中响应过客户的历史数据。有指导数据挖掘的目的是找到更多类似的客户,以提高未来活动的响应率。