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RSS订阅原创 粒子群算法 模拟退火算法
粒子群算法 (求解二元函数极值) import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from numpy import * w = 0.5 #惯性因子[0,1] c1 = 2 #学习因子 c2 = 2 #学习因子 partical_num = 100 #粒子数量 fun = '5 * sin(x * y) + x ** 2 + y ** 2' #目
2021-12-28 22:32:49
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原创 粒子群算法
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from numpy import * w = 0.5 #惯性因子[0,1] c1 = 2 #学习因子 c2 = 2 #学习因子 partical_num = 100 #粒子数量 fun = '5 * sin(x * y) + x ** 2 + y ** 2' #目标函数 choice = 'min' .
2021-12-19 22:40:34
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原创 蚁群算法 遗传算法 免疫算法
遗传算法（一元） (解一元函数极值) import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from math import * from numpy import * #目标函数 def y(fun,x): return eval(fun) #生成初始种群 def init_pop(num,DNA_SIZE): pop = np.random.randint(2,size = [nu
2021-12-18 22:44:27
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原创 免疫算法Python实现
1.流程 免疫算法与遗传算法其实非常相似，但其独特的地方在于，免疫算法用激励度而非亲和度来衡量结果的好坏，而激励度又与抗体密度有关，这就使得密度大的抗体激励度反而小，让免疫算法有全局搜索的能力，不容易陷入局部最优，接下来我就结合代码来讲解。 2.开发环境 【Anaconda + jupyter notebook python 3.7.9】 3.具体实例 现有一函数,定义域为,函数图像 首先导入需要的包 numpy pandas(这个好像全程没用到) matplotl...
2021-10-08 13:58:33
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空空如也
空空如也
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