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基于Python的PSO算法实现（含自定义函数）

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简介：
本项目使用Python语言实现了粒子群优化(PSO)算法，并提供了自定义函数的支持。适合初学者快速上手和深入研究优化问题。 简单的PSO算法Python实现（包括自定义一维或高维函数）

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  • 基于Python的PSO算法实现（含自定义函数）
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    本项目使用Python语言实现了粒子群优化(PSO)算法，并提供了自定义函数的支持。适合初学者快速上手和深入研究优化问题。 简单的PSO算法Python实现（包括自定义一维或高维函数）
     
  • 基于C语言的粒子群算法(PSO)程序，支持自定义适应度函数
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    本项目采用C语言实现粒子群优化算法，用户可自定义适应度函数以解决各类优化问题，适用于科研与工程实践。 粒子群算法的C语言实现方案已上传，可以直接在VS2010环境下使用，并且可以自行调整适应度函数值。
     
  • 自定义实现MD5算法
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    本项目旨在通过编程语言自定义实现MD5哈希算法，提供源代码并详细解释其工作原理，适用于学习和研究目的。 自定义实现md5（字节转16进制字符串），结果为小写的32位字符，看起来是可用的。
     
  • 在MATLAB中实现自定义的resize()函数
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    本篇文章介绍了如何在MATLAB环境中编写一个具有高度定制化功能的resize()函数，旨在为用户提供灵活调整矩阵大小的方法。通过详细解释代码逻辑和具体应用场景，帮助读者掌握该函数的设计原理及其实用价值，适用于图像处理、数据科学等领域的需求。 自己实现了一个MATLAB的resize函数，调用方法为MyResize(I, scale, method)。其中I是图像读入矩阵，scale表示放大或缩小的比例系数，method支持最近邻插值(nearest)和双线性插值(bilinear)两种方式。感谢下载，欢迎提出宝贵意见。
     
  • 利用Bowyer-Watson算法实现Delaunay三角剖分的自定义函数
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    本简介介绍了一种基于Bowyer-Watson算法的Python自定义函数，用于高效地进行二维空间中的Delaunay三角剖分。该算法能够处理任意点集，并确保生成的三角形具有良好的几何特性。 在计算机图形学与几何计算领域内，Delaunay三角剖分是一种重要的算法方法，它能够将一组二维点集划分为一个三角网结构，并确保每个构成的三角形内部不存在其他任何输入点于其外接圆中。这种划分方式被广泛应用于地理信息系统、有限元分析及图像处理等场景。 本段落深入探讨如何利用自定义函数实现Delaunay三角剖分，特别介绍了基于Bowyer-Watson算法的方法。理解Delanuay三角剖分的基本概念至关重要：对于每个形成的三角形而言，其周围所有半径无限大的外接圆内部不应含有其他输入点。这一特性保证了生成的三角网具有最优分布特征，并避免出现狭小角度的三角形，从而提高了数据表示效率。 接下来我们将讨论Bowyer-Watson算法的具体步骤： 1. 初始化：构建一个空的三角网格或从已有的三角网格开始。 2. 插入新点：向当前点集合中添加待插入的新点。 3. 检查违反Delaunay条件的三角形：遍历所有与新点相邻的三角形，如果发现内切圆包含该新点，则标记这些三角形为“非法”状态。 4. 更新网格结构：对于每个被标识为非法的三角形，通过替换边界顶点来寻找满足Delanuay条件的新配置。这通常需要执行一系列的分割和删除操作。 5. 重复步骤3和4直到所有新点周围的三角形都符合Delaunay标准为止。 6. 结束并返回更新后的网格结构。 在实现过程中，可能需要用到一些辅助的数据结构来提高算法效率，例如邻接表或堆。这些数据结构能够帮助快速定位受影响的三角形，并优化插入顺序以减少违反Delanuay条件的可能性。 `mydelaunayTriangulation.m` 文件中很可能包含了Delaunay三角剖分的主要逻辑实现，包括上述算法的所有步骤；而`Main02.m`文件则可能负责测试和调用这个函数，读取点集数据并展示最终的计算结果。 实际编程时需要注意处理边界情况，例如新点正好位于现有三角形边缘或顶点上的情形。同时也要考虑如何高效地应对大规模的数据输入，并进一步优化算法性能，如采用并行计算技术等手段提升效率和精度表现。 Delaunay三角剖分及其Bowyer-Watson算法是计算几何领域中的基础工具，在多种应用场景中扮演着关键角色。通过深入理解与实现这一过程，能够更好地处理二维空间内的点集数据，并根据具体需求进行各种扩展优化以满足特定的性能要求和精度标准。
     
  • 基于鲸鱼算法的Python智能优化程序，支持自定义寻优函数
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    本项目为一款基于鲸鱼优化算法开发的Python智能优化工具，提供高度可配置性以适应不同场景下的寻优需求。使用者可以灵活设定目标函数，实现高效求解复杂问题的目标。 WOA鲸鱼算法智能优化Python程序允许用户自行设置寻优函数。
     
  • 基于R的PSO算法实现
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    本文章介绍了如何利用R语言实现粒子群优化（PSO）算法，并探讨其在不同问题求解中的应用。通过代码实例和理论解释相结合的方式，帮助读者深入理解PSO算法的工作原理及其编程实践技巧。 这段文字描述了使用R语言对一个数学优化问题的代码进行重写的经历。原代码来自于《Matlab在数学建模中的应用》一书第八章的第一个示例，并且解决了求函数最优值的问题。作者用R语言对该代码进行了重构，改进之处在于将自变量以矩阵形式处理，使得后续调用时无需修改自变量部分的代码，仅需调整适应度计算函数即可。此外，还增加了注释以便于理解。
     
  • 基于MATLAB的PSO算法实现
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    本项目基于MATLAB平台实现了粒子群优化（PSO）算法，并应用于多种优化问题求解中，展示了该算法在复杂系统中的高效性和灵活性。 PSO算法的MATLAB实现，并附有12个标准测试函数。
     
  • 基于MATLAB的PSO算法实现
    优质
    本项目利用MATLAB编程环境实现了粒子群优化(PSO)算法，并应用于多个典型优化问题中，展示了PSO算法的有效性和灵活性。 详细的粒子群算法代码适合初学者学习及二次开发，并附有相关说明。运行PSO_MAIN.M主函数即可开始使用。