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灰狼算法: 灰狼優化算法 Grey Wolf Optimizer,GWO 由澳大利亞格里菲斯大學學者 Mirjalili 等人於 年提出來的一種群智能優化算法。該算法受到了灰狼捕食獵物活動的啟發而開發的一種優化搜索方法,它具有較強的收斂性能 參數少 易實現等特點。近年來受到了學者的廣泛關注,它己被成功地應用到了車間調度 參數優化 圖像分類等領域中。 理解算法思想方面主要參考了原始論文,以及以下的博 ...
2020-12-16 16:06 0 435 推薦指數:
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% 仿真4比特原始數據與星座圖的編碼映射過程; % 完成16QAM信號的調制解調; % 基帶信號符號速率 ps =1Mbps; % 成形濾波器的滾降因子 a=0.8; % 載波信號頻率fc=2M ...
教程 基本理論教程 A*算法程序 最簡單的A*算法 ...
一、通過一個例子來看梯度下降法是怎么算的 函數,求解其最小值 1.求解梯度函數 2.給定初始點,計算出該點的梯度,開始迭代 3.計算初始點梯度模,判斷是否滿足終止條 ...
function kmeans()clear all;clc;k=3;%k為聚類個數x = 0.8 + sqrt(0.01) * randn(100,2); %隨機生成數據集y = 0.2 + sqr ...
一、AdaBoost簡介 Boosting, 也稱為增強學習或提升法,是一種重要的集成學習技術, 能夠將預測精度僅比隨機猜度略高的弱學習器增強為預測精度高的強學習器,這在直接構造強學習器非常困難的情況下,為學習算法的設計提供了一種有效的新思路和新方法。其中最為成功應用 ...
問題背景: 在求解MTSP問題的時候,因為已知的為各個巡檢點之間路徑耗時長度,而這個具體描述采用無向圖結構可以很好的描述,在matlab中通過函數(graphallshortestpaths)可以得到任意兩個巡檢點之間的距離矩陣 。得到距離矩陣以后我們還想根據距離矩陣求出每個巡檢 ...