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优优群化软件5.7.rar

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简介：
优优群化软件5.7是一款集成了最新功能和优化的高效办公工具，适用于团队管理和项目协作，帮助用户轻松实现任务分配与跟踪。下载版本包含多项更新，提升用户体验及性能稳定性。 v5.7（2020年7月24日）更新内容：1. 修复安卓登录问题；2. 提升建群功能体验；3. 改进重复IP过滤机制，并改为手动开启；4. 解决多开时宽带拨号导致的优化失败问题；5. 完善自动切换地点的功能。

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  • 优优群化软件5.7.rar
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    优优群化软件5.7是一款集成了最新功能和优化的高效办公工具，适用于团队管理和项目协作，帮助用户轻松实现任务分配与跟踪。下载版本包含多项更新，提升用户体验及性能稳定性。 v5.7（2020年7月24日）更新内容：1. 修复安卓登录问题；2. 提升建群功能体验；3. 改进重复IP过滤机制，并改为手动开启；4. 解决多开时宽带拨号导致的优化失败问题；5. 完善自动切换地点的功能。
     
  • 灰狼优化.rar_SVM 狼群算法优化_优化svm_优化算法
    优质
    本资源为SVM（支持向量机）与狼群算法结合的优化方案，旨在提升SVM模型性能。通过模拟狼群捕猎行为来优化参数选择，适用于机器学习领域的研究与应用开发。 以优化支持向量机（SVM）算法的参数C和Gamma为例，可以采用狼群算法进行优化。这种方法通过模拟狼群的行为来寻找最优解，从而提高模型在特定任务中的性能表现。在这种场景下，狼群算法被用来探索并确定最适合给定数据集的C和Gamma值组合，进而提升SVM分类或回归问题的效果。
     
  • 粒子群算法优化PID参数-rar文件
    优质
    本RAR文件包含利用粒子群优化算法（PSO）调整PID控制器参数的相关资料和程序代码，适用于自动化控制领域的研究与应用。 文件名：粒子群算法优化PID系数-粒子群算法优化PID系数.rar 特点如下： 1. 注释清晰易懂，适合中学生及本科生理解。 2. 采用并行计算技术，能够提高计算速度。 附带图片展示了代码的部分细节和运行效果。
     
  • 粒子群无功优化资料.rar
    优质
    本资料集聚焦于粒子群算法在电力系统无功功率优化中的应用研究，包含理论分析、仿真模型及实验结果。适合电气工程与自动化领域的研究人员和学生参考学习。 适用于电力系统分析及最优潮流计算的工具或方法。
     
  • GAPSO遗传粒子群优化算法.rar
    优质
    本资源包含一种创新性的混合智能优化算法——GAPSO（遗传粒子群优化）算法。该算法结合了遗传算法与粒子群优化的优点，特别适用于解决复杂的全局优化问题。提供详细的算法描述、流程图以及应用示例代码。 这段代码是用于毕业设计的MATLAB程序，包含了对传统粒子群算法进行改进后的三个版本：混沌粒子群算法和GAPSO算法。经过测试，这些改进方法的效果相当不错。请注意这是一段源代码。
     
  • Win10一键优化软件
    优质
    Win10一键优化软件是一款专为Windows 10操作系统设计的应用程序，能够快速便捷地对系统进行多项设置优化和清理加速操作，帮助用户提升电脑运行效率及稳定性。 一键优化Windows 10系统，禁止不必要的高CPU占用进程，使系统更加快速稳定。个人觉得此方法非常实用，特分享给大家。
     
  • 数学优化软件Gurobi.Optimization.Gurobi.v5.1.0
    优质
    Gurobi Optimization v5.1.0是一款高效强大的数学规划求解器，适用于线性编程、混合整数规划等复杂问题，帮助企业与研究机构快速获得最优解决方案。 2010年 Gurobi 在性能上超越了 Cplex，这是数学规划领域的一个重要事件，标志着长达多年的 Cplex 霸主地位的终结，并展示了在日益复杂的决策环境中优化器不断更新的需求。Gurobi 是目前最先进的大规模优化器之一，适用于物流供应链优化、运输优化、投资优化、电力优化和电信优化等多个运筹学应用领域。之前有朋友分享的是 5.0.2 版本，而这里提供的是较新的 5.1.0 版本。（最新版本为5.5，但目前尚无破解资源）。
     
  • Chapter 14: PID Controller Optimization Design Using Particle Swarm Algorithm.rar_PID粒子群_优化PID_粒子群优化_
    优质
    本资源详细介绍利用粒子群算法对PID控制器进行优化设计的方法，涵盖理论分析与仿真验证，适用于自动控制领域的研究和应用。 第14章 基于粒子群算法的PID控制器优化设计 粒子群算法是一种有效的参数优化方法，在本章中我们将其应用于PID控制器的设计与改进。通过利用粒子群算法，可以有效地寻找最优或接近最优的PID控制参数，从而提高系统的性能和稳定性。