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质量是产品的生死线。
蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACO) 于1991年首次提出,该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时, 会在其经过的路径上释放一种信息素,并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小==表征路径的远近==, **信息素浓度越高, 表示对应的路径距离越短**。通常, 蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径, 并释放一定量的信息素, 以增强该条路径
目前,鲲鹏亲和开发框架提供:场景化SDK、启发式编程、鲲鹏亲和分析、鲲鹏调试器、远程实验室等功能,降低开发应用难度,方便开发者使用鲲鹏架构提供的软硬协同能力,提升开发效率。
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差分进化算法(Differential Evolution)概述1引言最优化方法分为传统优化方法和启发式优化方法两大类。传统优化方法大多利用目标函数的梯度 (或导数)信息实现单可行解的惯序、确定性搜索;启发式优化方法以仿生算法为主,通过启发式搜索策略实现多可行解的并行、随机优化。启发式搜索算法不要求目标函数连续、可微等信息,具有较好的全局寻优能力。在众多启发式优化方法中,差分进化算法是一种基于
这是一篇关于遗传算法的总结博客,包括算法思想,算法步骤,一个简单应用例子(python实现),求解复杂二元函数的最值(Python实现),算法进阶(持续更新ing)。
前言:这个是我人工智能导论的作业(作业报告),参考了网上一些资料。写的不太全。两个算法的思路我没写,具体写的是代码实现思路和用Python的细节。一,Dijstra算法案例:求从Arad到Bucharest两地的最短距离代码:# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Aug 16 18:02:58 2021@author: mxp"""from collec
吃豆人实验
写的挺好,居然看懂了,转载一下,随后贴上相应的matlab代码。之前转载的原文好像挂了,于是在知乎上又找了一篇相关的文章,原文链接为:进化策略及其在深度学习中的应用 - 知乎本文仅作个人学习用,若有侵权请联系删除本文翻译自:https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/09/05/evolution-strategies.html,这篇博文很早就看过,但是每次
基于入门级粒子群算法的PID参数整定,内容详细、代码、图片齐全,彻底解放大脑,体验电脑为你工作的感觉。
启发式算法
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