鸡群优化算法
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智能优化算法应用:基于人工蜂鸟算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用人工蜂鸟算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器
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智能优化算法应用:基于材料生成算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用材料生成算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器
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智能优化算法应用:基于猎食者算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用猎食者算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节
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智能优化算法应用:基于社交网络算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用社交网络算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器
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智能优化算法应用:基于白冠鸡算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用白冠鸡算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节
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智能优化算法应用:基于北方苍鹰算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用北方苍鹰算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器
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智能优化算法应用:基于鹰栖息算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用鹰栖息算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节
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智能优化算法应用:基于混沌博弈算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用混沌博弈算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器
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智能优化算法应用:基于风驱动算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用风驱动算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节
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改善神经网络——优化算法(mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法)
优化算法可以使神经网络运行的更快,机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,你需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助你快速训练模型。 其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,我们可以
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智能优化算法应用:基于饥饿游戏算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用饥饿游戏算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器
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智能优化算法——哈里鹰算法(Matlab实现)
目录 1 算法简介 2 算法数学模型 2.1.全局探索阶段 2.2 过渡阶段 2.3.局部开采阶段 3 求解步骤与程序框图 3.1 步骤 3.2 程序框图 4 matlab代码及结果 4.1 代码 4.2 结果 哈里斯鹰算法(Harris Hawks Optimization,HHO),是由Ali Asghar Heidari和Seyedali Mrjaili于2019年提出的一种新型仿生智能优化算
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「深度学习之优化算法」(十四)麻雀搜索算法
(以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读) 麻雀搜索算法(sparrow search algorithm)是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。提出时间是2020年,相关的论文和研究还比较少,有可能还有一些正在发表中,受疫情影响需要论文的同学抓紧时间水论
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「深度学习之优化算法」(十五)混合蛙跳算法
(以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读) 混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm)是根据青蛙在石块上觅食时的种群分布变化而提出的算法。算法提出于2003年,时间有点久远,但相关的论文并不是特别多,仍有较大的研究和改进空间。 混合蛙跳算法中,每个青
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优化算法 | 人工蜂群算法(附Python代码)
hello,大家好。各位可点击左下方阅读原文,访问公众号官方店铺。谨防上当受骗,感谢各位支持! 今天为各位更新 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)的Python代码 ,之前我们在MATLAB数学建模(十一) | 人工蜂群算法(附MATLAB代码)这篇推文讲解了ABC算法的基本思想,忘
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「深度学习之优化算法」(十九)蚁狮算法
(以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读) 蚁狮是一种昆虫,城里长大的我没有见过这玩意儿,请教了农村长大小的伙伴,依然没见过,这玩意儿可能在我们生活的地方分布较少。 (图片及介绍来自百度百科) 蚁狮算法(Ant Lion Optimization)是根据蚁狮挖制漏斗状陷
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智能优化算法应用:基于袋獾算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用袋獾算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节点
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智能优化算法应用:基于跳蛛算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用跳蛛算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节点
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智能优化算法应用:基于卷尾猴算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用卷尾猴算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器节
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智能优化算法应用:基于社会群体算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
摘要:本文主要介绍如何用社会群体算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n R n 的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n R n 称为传感器