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Firefly Algorithm

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简介:
火萤算法(Firefly Algorithm)是一种受自然界中火萤发光行为启发的元启发式优化算法,用于解决复杂的优化问题。 萤火虫算法代码示例如下: ```python def test(X, D): x1 = X[0] x2 = X[1] return x1 ** 2 - x1 * x2 + x2 ** 2 + 2 * x1 + 4 * x2 + 3 def RastriginFunc(X, D): funsum = 0 for i in range(D): x = X[i] funsum += x ** 2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * x) funsum += 10 * D return funsum def StyblinskiTangFunc(X, D): funsum = 0 for i in range(D): x = X[i] # 此处省略了具体的函数体,因为原文中只给出了开头部分。 ``` 注意:在`StyblinskiTangFunc`的定义里,原代码未给出完整实现细节。

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  • Firefly Algorithm
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    火萤算法(Firefly Algorithm)是一种受自然界中火萤发光行为启发的元启发式优化算法,用于解决复杂的优化问题。 萤火虫算法代码示例如下: ```python def test(X, D): x1 = X[0] x2 = X[1] return x1 ** 2 - x1 * x2 + x2 ** 2 + 2 * x1 + 4 * x2 + 3 def RastriginFunc(X, D): funsum = 0 for i in range(D): x = X[i] funsum += x ** 2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * x) funsum += 10 * D return funsum def StyblinskiTangFunc(X, D): funsum = 0 for i in range(D): x = X[i] # 此处省略了具体的函数体,因为原文中只给出了开头部分。 ``` 注意:在`StyblinskiTangFunc`的定义里,原代码未给出完整实现细节。
  • Project Algorithm
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    Project Algorithm是一套旨在优化数据处理效率和增强机器学习模型性能的算法工具集。通过创新性的计算方法,该项目致力于解决大规模数据分析中的关键挑战,并推动人工智能技术的发展与应用。 项目主题:高级算法中的有向图 团队成员: - Ospankhan Arailym (190103123) - Daudekenkyzy 达利什 (190103317) - 努古尔·马哲特(Nurgul Mazhit)(190103148) - 迪尔纳兹·安纳库尔(Dilnaz Anarkul)(190103089) - 阿利舍尔·穆卡诺夫(Alisher Mukanov)(190103257) 队名:DANAD 我们的项目目标是实现和解释有向图的数据结构。有向图是一种由一组连接的对象组成的图形,其中所有边都从一个节点指向另一个特定的节点。 以下是表示有向图最常用的两种方法: - 邻接矩阵 - 邻接表 我们采用邻接矩阵来实现有向图。具体来说,邻接矩阵是一个二维数组,每一行和每一列代表一个顶点,而该位置上的值则表示边的存在或权重。
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  • Munkres Assignment Algorithm
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    Planning Algorithm explores the fundamental concepts and advanced techniques in algorithmic planning, essential for artificial intelligence and robotics. It covers search methods, heuristics, and constraint satisfaction for efficient problem-solving. 这本书现在已经绝版了,如果有需要的话可以下载。