brief description : Based on the c language artificial immune source, the append...

Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是，Autolife模型进行了大大的简化，它界面友好，操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机，但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型，因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型，首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象：生物的大爆炸、大灭绝，Agent进化得越来越聪明；其次，用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系；最后，如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物，那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性，还可以进行自我修复，可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。-Autolife model is to conduct an "open-evolution" artificial life system. Each Agent can be used model changes the rules limited the length of the table automatic machine modeling. One Agent can be self-propagation, model selection mechanism not used Explicit the fitness function instead of using the energy consumption of a simple model to emerge spontaneously, so that the agent can be a model category Tierra system. But with Tierra, Avida digital life model is different Autolife model for greatly simplified its

十折交叉验证方法的matlab code 再模式识别中是一个非常重要的试验方法-a very important technique crossvalidate in pattern recognazition

本文讨论的问题主要涉及货运的配载，而货运配载的目标是实现车与货的高效匹配, 降低空载率以减少货物运输过程中因此而造成的经济损失。货运配载问题涉及两方面的 内容:车辆利用和货物装载。本文主要从这两个角度角度来分析解决问题。 对于问题1，我们首先通过分析复杂的变量及他们之间的关系，建立规划模型。为 了求解这个模型，我们进行了一系列的简化，使得模型求解切实可行。求得较优的方案， 而且各辆车均匀负担。该方案的总费用为4877.2。 对于问题2，我们在模型1 的基础上进行了改进采用类似的方法求解。也得到了较 优的方案，其总费用为4484。该方案中只用了4 辆车，节省很大的成本。同时指出了模 型求解的关键困难所在，给出了新的思路。 问题3 的思考中，提出了利用图论的有关思想。 在文章的最后，我们针对所建的模型进行了分析，并提出了新的解题思想。对模型 进行了进一步扩展。 关键词：货物配载 运输 组合优化-err

use genetic ant algorithm to slove TSP problem-use genetic algorithm to slove ant TSP ty B"Tselem,

企业数字神经网络功能开发文章，能进行BP等神经网络的设计-enterprise digital neural network function development articles, BP will carry out other neural network design

模式识别中关于感知器算法的程序,输入点进行聚类.-pattern recognition algorithm on the perception of the process, input cluster.

用元胞自动机实现单色10000个空间位置的细菌分裂试验的算法C语言代码-Using Cellular Automata 10,000 monochrome realize spatial location of bacteria to split the test algorithm C language code

人工股市（Artificial Stock Market，简称ASM）是模拟股市运作的一个程序。在这个电脑中的虚拟市场中，若干被称为交易者的人工智能程序(Agent)通过观察它们所在的数字世界中股价和股息的不断变换而做出预测，并且根据这些预测做出购买股票与否以及购买股票数量的决策。反过来，所有的交易者的决策又决定了股票的价格，这样，整个的股票交易市场就构成了一个自我封闭的计算系统。同时，这些交易者都具有学习的能力，可以根据以前预测的成功或者失败对自己的决策进行调整，并且通过一种被称为遗传算法的方法产生创新能力。-artificial stock market (Artificial Stock Market, or ASM) is a stock market simulation operation of the procedure. In this computer in the virtual market, a number of traders known as artificial intelligence (Agent) by observing them where the digital world and the stock dividend and the constantly changing projections, and based on these projections made whether or not to purchase stocks and the purchase of shares in decision-making. Conversely, all the decision-making transactions in turn determines the share price, so that the entire stock market would constitute a self-enclosed computer system. Moreover, these transactions are capable of learning, can be predicted based on previous success or failure of their decisions for the

本例是一个神经网络仿真应用程序，对于无这方面技能的人也能方便地使用它，程序基于BP反传播算法实现，通过网络训练，获得你需要的网络模型，同时，你还可以测试你建立的网络模型。内附三个实例-This is a example of networking simulink application program,

猜数字游戏的小AI,有一定的准确程度,有兴趣的人可以-tones of the small game AI, a certain degree of accuracy, interested people can s