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WOA算法源码及注释+微调版+原始论文

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简介：
本资源包含WOA（ Whale Optimization Algorithm，鲸鱼优化算法）的详细源代码及其注释说明，并附有基于原作者论文的微调版本，便于深入学习与研究。 文件包含WOA源代码和相关论文文件。W1文件夹是我初学时对代码进行修改后的版本，其中添加了详细注释，这些修改过的文件有助于初学者理解和根据自己的需求调整代码以达到预期结果。

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  • WOA算法源码及注释+微调版+原始论文
    优质
    本资源包含WOA（ Whale Optimization Algorithm，鲸鱼优化算法）的详细源代码及其注释说明，并附有基于原作者论文的微调版本，便于深入学习与研究。 文件包含WOA源代码和相关论文文件。W1文件夹是我初学时对代码进行修改后的版本，其中添加了详细注释，这些修改过的文件有助于初学者理解和根据自己的需求调整代码以达到预期结果。
     
  • 鲸鱼优化算法 WOA MATLAB 源代码（含详细注释）
    优质
    简介：本资源提供详细的MATLAB源代码实现鲸鱼优化算法(WOA)，包含丰富注释便于理解与二次开发。适合科研及工程应用。 H5+CSS+JS QQ注册页面小实例 这是一个使用HTML5、CSS和JavaScript技术实现的QQ注册页面的小示例。通过这个简单的实例，可以学习到如何利用前端开发技术创建一个基本的用户注册界面。 首先，在HTML文件中定义了表单元素如输入框（用于用户名、密码等信息）、按钮以及必要的提示文本。接着使用CSS来美化这些元素，并添加了一些样式规则以确保页面布局美观且易于操作。最后，通过JavaScript实现表单验证功能，比如检查必填项是否填写完整或者密码强度等。 这样的小项目不仅有助于理解前端开发的基础知识，还能提高实际编程能力，在实践中学习如何构建动态交互式的网页应用。
     
  • A*算法原始论文
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    《A*算法原始论文》详细介绍了A*搜索算法的基本原理和实现方法，是路径寻址与图论中的经典文献。 A*（A-Star）算法是一种在静态路网中求解最短路径的高效直接搜索方法，也被广泛应用于其他问题中的启发式算法。值得注意的是，尽管它是最有效的直接搜索算法之一，之后出现了许多预处理算法（如ALT、CH和HL等），这些新方法在线查询效率远高于A*算法，甚至达到数千乃至上万倍。
     
  • Ullmann算法原始论文
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    《Ullmann算法原始论文》介绍了图同构问题的经典解决方案——Ullmann算法。该文首次提出了这一高效匹配方法，为计算机科学中的图形理论研究奠定了基础。 Ullmann算法是子图同构领域的经典之作，在学习图匹配算法的过程中被许多人视为入门论文。
     
  • 带全中文注释的WOA-LSTM MATLAB代码
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    这段代码实现了一个带有全中文注释的WOA-LSTM模型，并以MATLAB语言编写。它为理解与应用LSTM神经网络结合鲸鱼优化算法提供了便利，特别适合于需要预测分析和模式识别的应用场景。 使用WOA优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数及最小包尺寸数，在Matlab 2017至2022版本中进行训练，支持GPU或CPU设置。此方法经过验证有效，可以帮助科研人员节省时间，并提供实际数据以供操作。
     
  • LPA*算法论文原始资料
    优质
    本资料为LPA*（增量式启发式路径搜索算法）的原创研究论文，深入探讨了该算法在动态环境中的路径规划与优化应用。 LPA*（Lifelong Planning A*）是一种基于A*算法的增量式路径搜索方法，在人工智能与算法领域内被广泛应用。它通过记忆先前的搜索过程来快速解决一系列相似的问题，特别适用于图形边缘成本变化、顶点增删等情况下的最短路径寻找。 该算法的核心在于将搜索树划分为静态和动态两个部分：静态部分代表了那些不变的节点；而动态部分则涵盖了随着环境或任务改变而需要重新计算的部分。通过重用这些已知信息，LPA*能够在保持高效的同时减少不必要的重复工作。 其优势主要包括： - **快速响应**：能够迅速定位最短路径，缩短搜索时间。 - **灵活性高**：能有效应对图形变化带来的挑战。 - **资源节约**：利用已经探索过的数据来优化新任务的执行效率。 LPA*的应用场景包括但不限于： - 路径规划问题（如机器人导航、自动驾驶系统等）； - 重用计划生成和修改过程中的经验教训，提高决策质量与速度。 基于这些特性，LPA*算法在人工智能及自动化领域展现出巨大的潜力。自2004年Sven Koenig等人提出这一概念以来，该技术已逐步应用于机器人导航（如2005年）以及自动驾驶系统（例如从2007年开始）。此外，它还可以与诸如STRIPS-style planning和启发式搜索等其他方法结合使用以进一步提高性能。
     
  • ROS Navigation Study: 原始代码注释及学习笔记
    优质
    本研究记录了对ROS Navigation模块的学习过程，包含详细的原始代码注释和学习心得，旨在帮助初学者深入理解ROS导航系统的原理与应用。 ros_naviagtion_study 是对 ros navigation 原始代码的注释，用于记录个人学习源码的过程。如果需要使用原始代码，请从 ROS Wiki 下载；这里仅作为学习笔记。
     
  • 鲸鱼优化算法(WOA)源代码，具备扩展性并附有详尽的原理说明和注释
    优质
    这段源代码实现了鲸鱼优化算法（WOA），详细解释了其工作原理，并提供丰富的注释以帮助用户理解与扩展该算法。 鲸鱼优化算法（WOA）源代码可扩展性强，并附有详细的原理与注释。该算法由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等人于2016年提出，是一种新的群体智能优化方法。其优点包括操作简单、调整参数少以及强大的跳出局部最优解的能力。
     
  • GWO 算法 MATLAB 源码的详尽中文注释
    优质
    本资源提供了一套包含详尽中文注释的MATLAB源代码，用于实现GWO（灰狼优化）算法，旨在帮助用户深入理解该算法的工作原理及应用。 以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解，这是一份很好的学习材料。
     
  • 带有中文注释的DE算法MATLAB源码
    优质
    本资源提供了一种差异演化（Differential Evolution, DE）算法的MATLAB实现代码，并附有详细的中文注释，便于学习和理解。 以优化SVR算法的参数c和g为例，对DE（差分进化）算法的MATLAB源码进行了详细中文注解，这是一份很好的学习材料。