bm算法的delphi实现

多目标优化   粒子群优化算法    c代码

资源描述在matlab中，inv（）函数一一个自带十分快速的求逆的算法，但是在matlab中是不公开的，为了方便，本程序将INV（）函数做出C++代码方便用户的使用。

傅立叶变化，演示源码，可以很快入门，很好的小东西-Fourier changes demo source can be quickly entry, the small things well

一种用matlab写的群集智能算法-蚁群算法-Of a cluster with matlab to write intelligent algorithm- ant colony algorithm

资源描述很经典的图像特征匹配算法sift。里面有说明和demo，从国外网站搬过来的，大家可以试试。每行都有注释，可以自己添加源码。。。。。。

Esto es una libreria de crc16 que encontre por internet. La pongo aqui para que si quereis la utiliceis. Hasta ahora a mi me ha funcionado bastante bien

基础算法代码解决方案 (BACS)这个包是一笔小的和已知的算法存在的问题及解决方案编码是种科学与艺术之间的一门学科。在任何时候，我们会深入到 maXbox 或 ObjectPascal 编程 （OP）。它是只是引物，以在编写一个程序中显示的第一步。另一个教训深入与第二个步骤，并显示对象、 类和事件。作为一个教练和老师，我发现没有什么教育学生误以为算法优于解决微小的、 个人的和短的问题。他们是向大脑什么俯卧撑...无论肌肉组俯卧撑是的。举个例子： 给定文本，显示按相反的顺序由奇数排名的每个字符的文本。或者，给出一组数字，显示所有成对的去乐透发电机的总和是 10 到 100 之间的数字。绝大多数我们使用类似四舍五入或 sqrt () 函数都隐含在图书馆 （或单位）。图书馆是你可以在你的程序中包含的代码的集合。通过将您常用的代码存储在库中，可以多次在不同的项目中重用的代码，并还隐藏比较难的部分，从开发人员的代码。一旦一个单位测试它是稳定使用。

《数学算法》原书光盘 里面有很多的经典算法，很不错

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。

Regex beginers 为一个简单的项目。在此项目中，您可以学习基本的语法和用法的正则表达式、 regecomp、 regexec。它真的可以帮助如果您从未使用过。