说明：应用背景在领域 ；人工智能，一个 ；遗传算法（GA） ；是 ；搜索 ； 启发式；模仿过程 ；自然选择。这种启发式（有时也关键技术在 ；计算机科学，nbsp；工程，& nbsp；计算物理， ；分子化学， ；统计 ； ；应用概率，遗传算法是一类相互作用和非线性 ；Monte Carlo方法 ；样品从复杂...

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说明：在计算机科学，粒子群优化算法(PSO) 是一种计算方法，优化问题的反复尝试改善质量的某项措施是候选解决方案。PSO 优化问题，在人口为候选的解决方案，在这里取绰号的粒子，和在这些粒子中移动搜索空间根据简单的数学公式对粒子的位置和速度

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说明：应用背景现代的以网络为中心的操作涉及到大量的代理商，不同能力的相互作用，共同执行任务。这些任务包括执行多个不同的任务，如进行侦察，监视，目标分类，和救援行动。在异质小组，一些专门代理更适合处理某些类型的任务比其他人。例如，配备视频无人机可用于执行搜索，监视和侦察任务，操作员可用于分类任务，地面团队可...

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说明：应用背景    MUSIC(MUltiple SIgnal Classification，多重信号分类)算法的基本思想是:通过对阵列接收数据协方差矩阵的特征分解，将其划分为两个相互正交的子空间:一个是由信号导向矢量张成的信号子空间，另一个则是与信号子空间正交的噪声子空间。然后利用这两个子空间的正交性...

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说明：遗传算法（Genetic Algorithm）通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完...

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说明：资源描述蚁群算法求车辆路径问题  根据蚁群算法基本原理，在算法中设计出了虚拟的“蚂蚁”来搜索不同的路线，还有虚拟的“信息素”，它会随着时间逐渐的消失

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说明：资源描述该代码是关于 带约束问题的布谷鸟搜索算法，代码完整，可以直接运行。有注释，适合初学者学习。大家可以共同学习，共同进步，有问题可以相互交流。

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说明：一个新提出的群智能优化算法，可用于搜索全局/局部最优值。

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说明：布谷鸟搜索（CS） ；是一种优化 ； ；   算法；通过开发；新社阳 ；和suash Deb 2009。[ 1 ] [ 2 ]  ；它的灵感来自 ；专性寄生育雏 ；一些nbsp；杜鹃 ；在其他鸟的巢里产卵的物种（物种）。一些鸟可以从事直接的冲突与入侵的杜鹃。例如，如果一个主机发现鸡蛋是不是自己的，它...

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说明：这段代码写为 shuffel 蛙跳算法。SFLA 涉及人口由青蛙一组定义的可能的解决办法。在本文中，我们有 sfla_p 个人。每个代表的功能，每个青蛙子集的青蛙具有最大长度这长度，每个青蛙是不同。分区成多个子集的青蛙的人口被称为 memeplexes。我们创建 sfla_m 个体因此有 sfla_...

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