【智能算法】FA萤火虫算法求解无约束多元函数最值(Java代码实现)
@[toc]前言本文以求解二元函数最小值为例，如果需要求解多元函数，只需要修改以下变量即可：varNum：变量维度数ub和lb：变量的上下界vMaxArr：每个维度的搜索速度限制优化目标目标：在变量区间范围最小化 Z = x^2 + y^2 - xy - 10x - 4y +60求解结果变量取值为：[8.00013867452009, 6.000077817430381] 最优解为：8.0000....
【智能算法】CSO蟑螂算法求解无约束多元函数最值(Java代码实现)
@[toc]前言本文以求解二元函数最小值为例，如果需要求解多元函数，只需要修改以下变量即可：varNum：变量维度数ub和lb：变量的上下界vMaxArr：每个维度的搜索速度限制优化目标目标：在变量区间范围最小化 Z = x^2 + y^2 - xy - 10x - 4y +60求解结果变量取值为：[8.00000005186109, 5.999999963566031] 最优解为：7.9999....
【智能算法】AFSA人工鱼群算法求解无约束多元函数最值(Java代码实现)
@[toc]前言本文以求解二元函数最小值为例，如果需要求解多元函数，只需要修改以下变量即可：varNum：变量维度数ub和lb：变量的上下界vMaxArr：每个维度的搜索速度限制优化目标目标：在变量区间范围最小化 Z = x^2 + y^2 - xy - 10x - 4y +60求解结果变量取值为：[7.996330803705318, 6.022624753356061] 最优解为：8.000....
【智能算法】ABC人工蜂群算法求解无约束多元函数最值(Java代码实现)
@[toc]前言本文以求解二元函数最小值为例，如果需要求解多元函数，只需要修改以下变量即可：varNum：变量维度数ub和lb：变量的上下界vMaxArr：每个维度的搜索速度限制算法流程优化目标目标：在变量区间范围最小化 Z = x^2 + y^2 - xy - 10x - 4y +60求解结果最佳迭代次数：54 变量取值为：[8.000855389813834, 5.9990668639107....
【智能算法】SMO蜘蛛猴优化算法求解无约束多元函数最值(Java代码实现)
@[toc]前言本文以求解二元函数最小值为例，如果需要求解多元函数，只需要修改以下变量即可：varNum：变量维度数ub和lb：变量的上下界vMaxArr：每个维度的搜索速度限制优化目标目标：在变量区间范围最小化 Z = x^2 + y^2 - xy - 10x - 4y +60优化结果变量取值为：[8.000000025138169, 6.000000008671988] 最优解为：7.999....
【合集】智能优化算法与神经网络预测、分类及时间序列优化程序总结
⛄ 内容介绍目录优化BP神经网络实现时序数据预测系列优化ElMAN神经网络实现时序数据预测系列优化RBF神经网络实现时序数据预测系列优化PNN神经网络实现时序数据预测系列优化GRNN神经网络实现时序数据预测系列优化LSTM神经网络实现时序数据预测系列优化ELM实现时序数据预测优化系列优化KELM实现时序数据预测优化系列优化RF随机森林实现时序数据预测系列优化SVR实现时序数据预测系列优化LSSV....
全景揭秘阿里文娱智能算法
文娱大脑究竟能有多“智能”？答案是全生命周期的人工智能技术！从内容智能到增长营销，全景揭秘阿里文娱智能算法，就在这一本！https://developer.aliyun.com/ebook/293?spm=a2c6h.20345107.ebook-index.19.61a05c670Z4Hb5
智能引擎搜索-基于问天引擎的智能搜索推荐算法开发｜学习笔记
开发者学堂课程【第八届大学生创新创业大赛阿里命题智能弓|擎搜索命题解析：智能引擎搜索-基于问天引擎的智能搜索推荐算法开发】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1014/detail/15075智能引擎搜索-基于问天引擎的智能搜索推荐算法开发 1、命题背景分别介绍整....
智能算法——蚁群算法
1、原理蚁群算法是受到对真实蚂蚁群觅食行为研究的启发而提出。生物学研究表明：一群相互协作的蚂蚁能够找到食物和巢穴之间的最短路径,而单只蚂蚁则不能。生物学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间的行为是相互作用相互影响的。蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下一种称之为信息素的物质,而此物质恰恰是蚂蚁个体之间信息传递交流的载体。蚂蚁在运动时能够感知这种物质,并且习惯于追踪此物质爬行,当然爬行....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
