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Ponnuthurai N. Suganthan的Ens-Sin-LSHADE算法

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简介：
Ens-Sin-LSHADE是由Ponnuthurai N. Suganthan提出的一种优化算法，结合了多种策略以提高求解复杂问题的效率和准确性。 Noor H. Awad, Mostafa Z. Ali, Ponnuthurai N. Suganthan 和 Robert G. Reynolds 在2016年加拿大举行的IEEE进化计算会议上发表了一篇文章，题目为《一种结合L-SHADE解决CEC2014基准问题的正弦参数自适应集成方法》。该文章中包含CEC2014测试文件、改进的LSHADE以及一些调用函数。

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  • Ponnuthurai N. Suganthan的Ens-Sin-LSHADE算法
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    Ens-Sin-LSHADE是由Ponnuthurai N. Suganthan提出的一种优化算法，结合了多种策略以提高求解复杂问题的效率和准确性。 Noor H. Awad, Mostafa Z. Ali, Ponnuthurai N. Suganthan 和 Robert G. Reynolds 在2016年加拿大举行的IEEE进化计算会议上发表了一篇文章，题目为《一种结合L-SHADE解决CEC2014基准问题的正弦参数自适应集成方法》。该文章中包含CEC2014测试文件、改进的LSHADE以及一些调用函数。
     
  • LSHADE算法的Matlab实现.m
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    这段代码是LSHADE（L-SHADE）算法在MATLAB中的具体实现。LSHADE是一种自适应差分演化算法，适用于连续优化问题，此文件提供了该算法的核心逻辑和操作步骤。 Tanabe和Fukunaga通过使用线性群体大小减少进一步改进了SHADE算法，并将其称为LSHADE变体。在LSHADE中，差分进化（DE）的种群大小会不断通过一个线性函数进行减小。
     
  • LSHADE算法的实现代码LSHADE.m
    优质
    LSHADE.m 是一款基于自适应策略的差分进化算法 (L-SHADE) 的 MATLAB 实现代码，适用于动态和多模态优化问题。 在调试 LSHADE 算法的代码时遇到了错误。
     
  • GM(1,N,sin)模型.rar
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    本资源提供了一种结合灰色预测理论与正弦函数修正项的GM(1,N,sin)预测模型，适用于多变量时间序列数据的分析和预测。 本段落介绍了一篇关于GM(1,1|SIN)模型的论文及其对应的MATLAB代码。该代码是在GM(1,N)模型基础上改进而来的，比传统的GM(1,1)模型更为复杂，并且已经实测可以运行。如果需要使用针对特定情况下的GM(1,1|sin)版本的代码，则只需进行一些简单的修改即可适应需求。
     
  • 基于CORDIC的FPGA sin和cos算法实现
    优质
    本文探讨了在FPGA平台上利用CORDIC算法高效实现正弦和余弦函数的方法，旨在提供一种资源节约型且计算速度较快的技术方案。 在FPGA上使用Verilog语言基于CORDIC算法实现三角函数计算，可以完成16位的正弦和余弦值输出。整个计算过程需要16个时钟周期，并支持流水线输出。
     
  • 利用查表法计算COS和SIN值
    优质
    本文章介绍了一种通过查表法来高效准确地计算三角函数cosine和sine值的方法，适用于需要快速获取常用角度对应三角函数值的应用场景。 在嵌入式系统中直接使用三角函数计算COS和SIN会消耗大量的机器周期。本资料提供了一张表来快速查询这些值：首先将角度转换为90°以内的数值，例如 COS(120°) = -COS(60°)；然后按照每90°分为238等份的索引进行查找，比如10°的索引值等于 238*10/90。
     
  • N-FINDR算法的加速方法
    优质
    本文介绍了针对N-FINDR算法提出的加速方法，通过优化计算步骤和采用高效的数据结构，在保持准确度的同时显著提升了执行效率。 N-FINDR改进算法在混合像元分解中的应用及相关算法的优化。
     
  • 利用遗传算法求解f=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)的最大值
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    本研究采用遗传算法优化数学函数f=21.5+x1*sin(4πx1)+x2*sin(20πx2)，旨在探索该模型在多维空间中的最大值，以期为复杂问题的求解提供新的视角和方法。 使用遗传算法来优化函数f=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)，以找到其最大值。
     
  • N-FINDR算法分析
    优质
    N-FINDR算法是一种用于从高光谱图像中识别端元（纯净像素）的智能计算方法，广泛应用于地质勘探、环境监测等领域。 混合像元分解N-FINDR算法是一种用于从高光谱图像数据中提取端元的技术。该方法通过迭代过程寻找代表纯物质信号的像素集合，从而实现对复杂地物类型的精确识别和分类。
     
  • 高效计算n的阶乘算法
    优质
    本文章探讨了多种计算n的阶乘的有效算法，旨在提高计算速度和减少资源消耗，适合编程爱好者和技术研究人员参考。 自己实现的n阶乘算法比传统的1*2*...*n的方法效率更高，这是我们的算法老师布置的一道题目。有兴趣的话可以看看，并且尝试重新编写一下这段代码。