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群体智能基础的计算（清晰中文版）

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简介：
《群体智能基础的计算》一书从算法和理论角度深入探讨了群体智能的基本原理和技术应用，为读者提供了清晰易懂的学习材料。 Engelbrecht 著，谭营译。本书涵盖优化理论、进化计算、粒子群优化以及蚁群算法四个主要部分。

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  • 群体智能基础的计算（清晰中文版）
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    《群体智能基础的计算》一书从算法和理论角度深入探讨了群体智能的基本原理和技术应用，为读者提供了清晰易懂的学习材料。 Engelbrecht 著，谭营译。本书涵盖优化理论、进化计算、粒子群优化以及蚁群算法四个主要部分。
     
  • 计算机基础知识（93页清晰版）.pdf
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    本书为《计算机基础知识》PDF版本，共93页，内容清晰易读。涵盖计算机基础理论、操作系统、网络技术等核心知识点，适合初学者快速掌握计算机基本技能和概念。 程序员必知的硬核知识大全 93页清晰版PDF：帮助你了解计算机底层运行机制。
     
  • 01-群体智能优化算法：群体智能与进化计算.docx
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    本文档探讨了群体智能及其在进化计算中的应用，介绍了多种基于生物和社会系统原理的优化算法，旨在解决复杂问题。 优化问题广泛存在于科学、工程及工业领域之中，在许多情况下涉及复杂的决策变量、目标函数以及约束条件。传统或经典优化技术在处理这些问题时往往遇到挑战，尤其是面对大规模且高度非线性的现实世界难题时显得力不从心。因此，开发高效的计算方法变得至关重要，这些算法需要能够应对各种规模的问题，并提供可靠的结果。 受到自然界启发的智能算法为解决此类问题提供了新的视角和工具。这类技术主要应用于计算科学领域中的计算智能（CI），包括模糊系统、神经网络、群体智能以及进化计算等分支。计算智能因其强大的适应性及灵活性，成为处理复杂现实世界难题的有效途径之一。其中，群体智能与进化计算作为该领域的关键组成部分，在优化问题求解方面展现出了显著的优势。 本章节将重点介绍各种基于群体和进化的优化算法及其应用。
     
  • 信息论基础（中文版·清晰版·原书第2版）
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    《信息论基础》是经典的教材，第二版经过全面更新，提供清晰易懂的信息理论介绍。本书适用于通信、计算机科学等领域的学习与研究者。 专业经典：介绍了信息熵、条件熵和相对熵。学习统计语言模型以解决语言识别问题或其他相关统计模型的基础知识是必不可少的。
     
  • 群体智能算法
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    群体智能算法是一种模拟自然界中昆虫、鸟类等生物群体行为的计算方法，用于解决复杂优化问题。 群智能（Swarm Intelligence）的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等群体生物行为的观察与研究。任何基于群居性昆虫和其他动物集体行为设计的算法以及分布式问题解决装置都属于群智能范畴。
     
  • 计算智能基础试题(word版)
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    《计算智能基础试题》提供了关于计算智能领域的测试题集，内容涵盖计算智能的基本概念、理论知识及应用实例，适用于教学与自学。文档为word版，便于编辑和使用。 一份带有答案的计算机智能基础试卷，供大家参考。
     
  • 透彻掌握计算机系统（中文清晰版）
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    《透彻掌握计算机系统》是一本深入浅出解析计算机硬件与软件交互原理的学习指南，帮助读者理解从指令集到操作系统的工作机制。适合计算机科学专业学生及工程师阅读。 《深入理解计算机系统》这本书内容清晰全面，适合读者系统地了解计算机操作系统的基础原理。
     
  • 02-基于群体智能的粒子群优化算法.docx
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    本文档探讨了基于群体智能的粒子群优化算法，分析其工作原理、特点及应用领域，并提出改进策略以提升算法效率与性能。 粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart在1995年提出。自PSO问世以来，它已在多个方面得到了改进。本段落将介绍基本的粒子群优化算法原理及其过程。
     
  • 群体智能算法的工具箱
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    《群体智能算法的工具箱》是一本详细介绍自然界中生物集体行为原理及其在优化问题中的应用书籍。书中涵盖了多种群体智能算法，并提供了实际操作和案例分析，帮助读者理解和运用这些先进的计算方法解决复杂问题。 本段落集成了四种群体智能算法：伪并行小生境遗传算法（PPNGA）、粒子群算法（PSO）、蜂群算法（ABC）以及混合蛙跳算法（SFLA）。