资源下载 > 智能算法
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函数优化（有无约束均可）、组合优化算法
文中详细介绍了函数优化（有无约束均可）、组合优化算法的原理和源程序，算法效率极高，欢迎下载。附件有更多的遗传算法算例，共研究算法用。 -
用蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）的输入权值和偏执进行进行优化
用蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）的输入权值和偏执进行进行优化，其诊断精度有明显提升。 -
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基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 -
结合多智能体的学习、协调策略及粒子群算法
结合多智能体的学习、协调策略及粒子群算法，提出了一种基于多智能体粒子群优化的配电网络重构方法。该方法采用粒子群算法的拓扑结构来构建多智能体的体系结构，在多智能体系统中，每一个粒子作为一个智能体，通过与邻域的智能体竞争、合作。能够更快、更精确地收敛到全局最优解。粒子的更新规则减少了算法不可行解的产生，提高了算法效率。实验结果表明，该方法具有很高的搜索效率和寻优性能。 -
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FOA-ELM 果蝇优化的极限学习机算法
算法思想是：1） 根据果蝇优化算法得到极速学习机隐层神经元的数目；2） 依据得到的隐层神经元数目和极限学习机的方法对训练样本和测试样本进行训练学习。只要打开fruitfly_elm.m文件运行即可，可以换数据集 -
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蚁群算法动态寻路算法
蚁群算法动态寻路算法输入参数列表 G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） K 迭代次数指蚂蚁出动多少波） M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） S 起始点（最短路径的起始点） E 终止点（最短路径的目的点） -
