两目标pso算法

最优化问题：变尺度算法求最多元非线性函数的最值问题-optimization problem : Changing the scaling algorithm for the nonlinear function of the value problems

一个经典的acm题-a classic that acm

一款开源基于电子电路理论支持编写的电子电路模拟和分析小软件，可以对电子电路初学者进行模拟试验有点帮助。支持简单电路、串联电路、并联电路、交流电路的R,L,C串行电路，交流电路的双回路电路，交流电路的三回路电路的模拟和分析，并提供输出结果和线路图。-An open source-based electronic circuit theory to support the preparation of electronic circuit simulation and analysis of small software, can be carried out on the electronic circuit simulation beginners to some extent. Support a simple circuit, series circuit, parallel circuit, communication circuit R, L, C serial circuit, the exchange of double-loop circuit circuits, communication circuits three-loop circuit simulation and analysis, and provide output results and the circuit diagram.

蚂蚁算法实验室，可以仿真模拟一-laboratory ant algorithm can be simulated under what

用C＋＋语言实现矩阵的常用运算，非常不错，具有参考价值。-C++ Language matrix used in computation, very good, with the reference value.

1.1 ANPR 系统作为实际人工智能中的应用 信息技术大规模融入现代生活的各个方面造成的对处理车辆作为概念资源信息系统中的需求。由于没有任何数据的独立信息系统有没有意义，还有需要变换车辆之间的现实和信息系统有关的信息。这可以通过一个人的代理，或通过特殊的智能设备，是能够通过其在实际环境中的车牌识别车辆和反映的是它在概念的资源。因此，已经开发各种识别技术和数字板识别系统今天在各类交通和安全应用程序，如停车、 访问和边境管制或跟踪被盗汽车的使用。

C汇编程序，用于将sic机器代码转换为对象文件。在那里是带有GUI的项目的sic/XE版本

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

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设有n个件工作分配给n个人。将工作i分配给第j个人所学要的费用为Cij。试设计一个算法，为每个人都分配1件工作，并使总费用达到最小-With n-pieces of work assigned to the n individuals. Will be allocated to the first j of work i personally have learned to cost Cij. Try to design an algorithm for each person assigned a work, and to minimize the total cost of