数学建模导论-进化计算与群体智能

数学建模之进化计算与群体智能
最新推荐文章于 2025-12-04 19:21:23 发布
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鸿蒙应用开发与MATLAB应用开发与数学建模全攻略——从入门到精通【好书推荐】
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华为自主研发的HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。本书采用HarmonyOS最新版本作为基石，详细介绍如何基于HarmonyOS进行应用 的开发，包括HarmonyOS架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、安全管理、公共事件、通知、ArkTS、ArkUI、Stage模型、设备管理、数据管理、线程管理、视频、图像、网络管理等多个主题。本书辅以大量的实战案例，图文 并茂，使读者易于理解和掌握。
数学与生态学：种群动态的数学模型
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数学与生态学：种群动态的数学模型 关键词：种群动态、数学模型、生态学、Logistic模型、种群增长模型、竞争模型 摘要： 本文将从数学与生态学的交叉领域出发，探讨种群动态的数学模型。我
Datawhale六月份组队学习-数学建模导论-学习笔记
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Datawhale6月份组队学习-《数学建模导论-基于Python语言》-带你领略数学建模的美
人工智能导论-机器学习
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本章主要介绍的机器学习的概念、发展历程、发展趋势、相关应用，着重拓展机监督学习和无监督学习的相关知识。重点：机器学习的定义和应用；难点：机器学习算法及分类。定义：机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。基本思路：让机器模仿人类学习行为的过程。如人类解决新问题一般是通过“经验归纳，总结规律，从而预测未来”的过程。NFL定理（No Free Lunch）一个算法A若在某些问题上比算法B好，必定存在一些特殊问题使得算法B比A 好。
datawhale数学建模导论第五章学习笔记
lzjabc123的专栏
01-27 1125
遗传算法被广泛应用于大规模的优化问题，例如非线性规划，离散优化，TSP 问题，VRP 问题，车间调度问题等。遗传算法通过遗传和变异生成一批候选解，然后在逐代进化的过程中一步步逼近最优解。遗传算法首先需要对问题进行编码，通常是将函数编码为二进制代码以后，随机产生初始种群作为初始解。随后是遗传算法的核心操作之一——选择，通常选择首先要计算出个体的适应度，根据适应度不同来采取不同选择方法进行选择，常用方法有适应度比例法、期望值法、排位次法、轮盘赌法等。
14、计算智能领域的全面解析与应用探索
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本文全面解析了计算智能的发展背景、核心支柱及其广泛应用。内容涵盖模糊逻辑、人工神经网络、进化算法和动态进化系统等关键技术，结合两卷26章的结构，系统介绍了各领域的理论基础与实际应用。多位国际知名专家参与撰写，涉及决策支持、工业过程、机器人、汽车等多个应用场景。文章还介绍了主编Plamen Angelov教授的学术成就，并展望了计算智能未来的发展方向，旨在为读者提供一站式知识资源与研究启发。
人工智能导论期末复习重点
Veilhry
05-09 8608
绪论 人工智能诞生于1956，达特茅斯会议，与空间技术和原子能技术统称为20世纪三大科学技术成就，智能是知识和智力的总和，知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。 麦卡锡----人工智能之父。1969年成立国际人工智能会议。1970年创立人工智能杂志,1957年提出感知机模型 智能分类：群智能，脑智能 人工智能分类 符号智能，模拟脑智能，主要是基于知识，信息为基础，主要为知识获取，知识表示，知识组织应用 计算智能，模拟群智能，以数值计算为基础，主要是研究各类优化算法 统计智能，通
2023 hnust 湖南科技大学 大三下 人工智能导论课程 期中考试复习笔记
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DeepSeek AI智能运营：重构企业效率的范式革命
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本书从多个方面介绍了如何整合AI技术进行运营工作，包括AI与用户运营的融合、精细化运营策略的构建、智能内容创作助手的运用、AI驱动分析决策。读者可以通过本书学习如何利用AI处理运营工作，从而更好地满足目标受众需求，提高内容质量，做出更准确的决策，并提升工作效率。本书内容丰富实用，旨在帮助读者适应数字化时代的挑战，实现运营工作的智能化和高效化。握人工智能大模型在写作中的应用。任嘉兴专栏作家独立运营顾问三节课特邀专家讲师。
DataWhale《数学建模导论》教程，全网最全数学建模模型与算法教程系列，带你走进数学建模的大门！
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项目内容目录：本项目一共包含十章内容，包括解析几何与方程模型、微分方程与动力系统模型、函数极值与规划模型、复杂网络与图论模型、进化计算与群体智能算法、数据处理与拟合模型、权重生成与评价模型、时间序列与...
《数学建模导论》教程，全网最全数学建模模型与算法教程系列，带你走进数学建模的大门！
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《数学建模导论》教程，全网最全数学建模模型与算法教程系列，带你走进数学建模的大门！ 第1章：解析几何与方程模型 第2章：微分方程与动力系统 第3章：函数极值与规划模型 第4章：复杂网络与图论模型 第5章：进化...
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在研究途径和方法上，常见的有心理模拟（符号推演法）、生理模拟（神经计算）、行为模拟（控制进化）、群体模拟（仿生计算）、自然计算（模仿自然界机理）以及数学建模等。这些方法分别从不同角度模拟和实现人类智能...
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人工智能的研究途径多种多样，包括心理模拟（符号主义）、生理模拟（神经计算）、行为模拟（进化计算）、群体模拟（仿生计算）、自然计算和原理分析（数学建模）。这些方法都试图从不同角度理解和实现智能。 总之，...
Deepoc-M 破局：半导体研发告别试错内耗
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某生产半导体测试治具的小公司，借助Deepoc-M升级检测算法后，产品检测准确率从92%提升至99.8%，成功进入汽车半导体供应链，订单量同比增长200%。从先进制程突破到专用芯片研发，AI大模型正成为行业降本增效的关键工具，而在国际数学界斩获重磅成果的Deepoc-M模型，凭借卓越的数学建模与精密推理能力，正为中小半导体企业带来“精准研发”的革命——凡可通过数学建模赋能的科研领域，引入该模型皆能实现核心竞争力的跨越式提升，其“低幻觉”特性更是破解了中小公司“试错成本高、研发周期长”的痛点。
【基础】详细分析带隙型稳压电路的工作原理
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2025未来杯数学建模A题B题思路模型代码论文（开赛后持续更新）
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天津未来与预测科学研究会是1992年登记成立、挂靠天津工业大学的科学型社会团体，它以推动未来与预测科学发展为宗旨，开展学术交流、咨询服务等业务，设多个分会，近40年完成国家和省部级项目百余项，出版专著近百部，还举办学术论坛、大学生竞赛等活动，兼具智库功能与人才培养作用。为了促进高校大学生实际应用技能的提高，着眼于未来，培养具有创新能力和实践能力的大数据人才，推动大数据的产学研用，探索大数据的核心科学与技术，提升高校毕业生的就业竞争力。，题目来自竞赛资深专家，企事业单位实际应用场景应用题目，本竞赛偏向。
降维保真度权衡方差解释占比阈值对量化交易预测精度的影响分析
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12-01 431
在PCA框架下，第k个主成分的方差贡献率定义为：λₖ/Σ(λᵢ)，其中λ代表协方差矩阵的特征值。累计方差解释比（Cumulative Explained Variance, CEV）则是前m个主成分的贡献率之和。当CEV达到预设阈值θ时，对应的主成分数m(θ)即为降维后的最优维度。理论上，θ的选择直接影响残差空间的信息保留程度，进而决定下游预测模型的训练效果。
数学建模优秀论文算法-牛顿迭代法
您好啊数模君
12-04 513
fxx2−2fxx2−2（因为2\sqrt{2}2​是x22x^2=2x22的正根）；f′xcos⁡x−12f′xcosx−1/2sin⁡x\sin xsinx的导数是。
数学建模优秀论文算法-差分进化法
您好啊数模君
12-04 478
差分进化法（DE）是一种高效的连续优化算法，通过模拟生物进化过程求解问题。其核心思想是利用种群个体间的差异（差分向量）引导搜索方向，结合变异、交叉和选择操作逐步逼近最优解。与遗传算法不同，DE直接操作实数向量，避免了二进制编码的精度损失。算法流程包括：初始化随机种群，通过差分变异生成新解，交叉操作保持多样性，以及贪婪选择保留更优解。DE具有参数少、收敛快、鲁棒性强等特点，适用于工程优化、参数调优等领域。常见变异策略包括DE/rand/1和DE/best/1，用户需根据问题特性调整变异因子F和交叉概率Cr。
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