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多种智能算法 涉及20余份源代码

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简介：
本项目汇集了多种先进智能算法，包括机器学习、深度学习和强化学习等技术，并提供了超过20种算法的源代码实现，旨在为研究者提供便捷的学习资源。 我收集了20多种智能算法的源代码，包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、微分进化算法、遗传神经网络算法、粒子群SVM算法以及粒子群神经网络算法等混合型算法。

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  • 多种智能算法 涉及20余份源代码
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    本项目汇集了多种先进智能算法，包括机器学习、深度学习和强化学习等技术，并提供了超过20种算法的源代码实现，旨在为研究者提供便捷的学习资源。 我收集了20多种智能算法的源代码，包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、微分进化算法、遗传神经网络算法、粒子群SVM算法以及粒子群神经网络算法等混合型算法。
     
  • 常用模型算法全解（含20余种算法及代码实现）
    优质
    本书详细解析了超过二十种常见机器学习与数据科学中的模型和算法，并提供了相应的代码实现，适用于初学者和技术爱好者深入理解和应用这些技术。 模型算法大全：涵盖20余种常用算法模型及其实现代码。
     
  • 多种智能算法
    优质
    简介：本课程涵盖多种前沿智能算法，包括机器学习、深度学习和强化学习等，旨在培养学生解决复杂问题的能力及创新思维。 我收集了20多种智能算法的源代码，其中包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、微分进化算法以及一些混合算法，如遗传神经网络算法、粒子群SVM算法和粒子群神经网络算法等。
     
  • 300余种加密解密算法(C++)源代码
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    本资源包含超过300种不同的加密与解密算法的C++实现源代码，适用于学习、研究和开发信息安全相关项目。 300多种加密解密算法的C++源代码
     
  • 多种智能优化算法（适用于Matlab）
    优质
    本书汇集了多种应用于Matlab环境下的智能优化算法，旨在帮助读者理解和实现各类复杂的优化问题解决方案。 请确认好哦，这些都是用MATLAB编写的内容，下载的时候注意别下错了。
     
  • 【智能优化算法】涵盖多种算法（SA、IWO、PSO、WOA、TLBO、GA、BA、DE）及MATLAB代码 上传.zip
    优质
    本资源提供智能优化算法教程与MATLAB实现，包括模拟退火(SA)、昆虫群(IWO)等七种算法，适合科研学习使用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容涵盖广泛主题。对于具体介绍，请访问主页搜索相关博客文章。 4. 适合人群：本科及硕士等教研学习使用，旨在帮助科研和学术研究中的技术应用与实践操作。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在追求技术和心灵成长的过程中不断进步和完善自己。
     
  • MATLAB智能算法案例解析PDF及源代码
    优质
    《MATLAB智能算法案例解析》是一本详细介绍如何使用MATLAB进行智能算法设计与实现的技术书籍，书中不仅提供了丰富的理论知识，还包含了大量实用案例和源代码，非常适合相关领域研究人员和技术人员参考学习。 《MATLAB智能算法30个案例分析》（史峰）电子版PDF及配套代码。
     
  • 23种测试函数的40种智能算法实现代码
    优质
    本书提供了关于23种测试函数的40种智能算法的具体实现代码，旨在帮助读者深入理解并应用各种优化算法。 标题中的“40种智能算法对23种测试函数的代码”揭示了这是一个关于使用不同智能优化算法解决复杂问题的MATLAB实现集。这些智能算法是计算机科学领域中用于求解最优化问题的一种方法，特别是在处理非线性、多模态或者全局优化问题时效果显著。MATLAB作为一种强大的数值计算环境，是实现这类算法的理想平台。 描述中的“目前常用智能算法的MATLAB模型”可能包括但不限于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模糊系统（Fuzzy System）、模拟退火（SA）、蚁群算法（ACO）和差分进化（DE）。这些算法模仿自然界或社会行为中的某些过程，以寻找问题的最优解。23种测试函数则用于评估这些算法的性能，常见的测试函数有Ackley函数、Rosenbrock函数、Sphere函数以及Beale函数等，它们各自具有不同的难度和特性，如多模态性、高维性和平滑度。 在提供的压缩包中，我们可以看到以下关键文件： 1. `HGSO.m`：这可能是混合遗传群优化（Hybrid Genetic Swarm Optimization）算法的实现。 2. `update_positions.m`：这部分代码可能用于更新粒子的位置，这是粒子群优化中的一个核心步骤。 3. `Evaluate.m`：这个文件很可能包含评价函数，用以计算每个解决方案的适应度值。 4. `fun_checkpoisions.m`：该文件可能是用来检查和验证优化过程中粒子位置是否符合特定条件或合法性的代码。 5. `worst_agents.m`：此部分可能包含了找到群体中最差个体逻辑的实现，这对于更新算法参数与策略很有帮助。 6. `update_variables.m`：这部分涉及变量更新操作，例如遗传算法中的变异和交叉步骤。 7. `fun_getDefaultOptions.m`：该文件可能用于设置和获取默认参数值，这对调整比较不同智能优化方法性能至关重要。 8. `main.m`：这是主程序，负责调用上述所有函数执行整个优化流程。 9. `Create_Groups.m`：可能是用来创建粒子群或其他结构的代码段。 10. `sumsqu.m`：这可能是一个辅助计算平方和的函数，在评估函数中常用于误差或目标值计算。 通过这些文件，我们可以深入研究各种智能算法的具体实现细节，并了解它们如何处理不同类型的测试问题以及优化性能。这对于学习、开发新方法或者改进现有技术是非常有价值的资源。
     
  • C++实现的20多种常用Hash算法
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    本项目包含用C++实现的超过二十种常见哈希算法，适用于数据结构、密码学和性能优化等领域。 Hash函数集合包括了多种主流的hash算法：nginx_hash、OpenSSL_hash、RSHash、JSHash、PJWHash、ELFHash、BKDRHash、DJBHash、DEKHash和APHash等。
     
  • 几项智能算法的MATLAB源代码
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    本项目包含多种智能优化算法的MATLAB实现，如遗传算法、粒子群优化等，适用于学术研究与工程应用。 这个压缩包包含了Floyd算法、Dijkstra算法、贪婪算法、遗传算法、搜索算法、蚁群算法以及哈密顿环路等多种智能算法的MATLAB源代码，适合研究这些智能算法的程序员使用。