简单的粒子群算法代码

数值计算算法：内维尔的迭代插值算法写的帕斯卡尔为了评估在该内插多项式p   第（n +1）不同的数x（0），...，X（n），在数x   对于函数f：   输入：数x（0），...中，x（n）的作为xx（0），...，XX（N）;            数x;的F为Q的第一列的值            如果函数f被提供，或者可以被计算出来。   输出：P（X）= Q（N+1，N+1）表Q。

vc写的SSE2优化离散余弦变换-vc write SSE2 optimization Discrete Cosine Transform

一个使用遗传算法实现桥梁的最优化维护的代码-A use of genetic algorithm to optimize the maintenance of the bridge code

xyqkeygeneradtor的生成与实现算法 身份认证的实现以及研究-xyqkeygeneradtor generation and authentication algorithm for the realization of research

we propose a generative tracking method based on a novel robust linear regression algorithm. In con- trast to existing methods, the proposed Least Soft-thresold Squares (LSS) algorithm models the error term with the Gaussian-Laplacian distribution, which can be solved ef- ficiently. Based on maximum joint likelihood of parameters, we derive a LSS distance to measure the difference between an observation sample and the dictionary. Compared with the distance derived from ordinary least squares methods, the proposed metric is more effective

军团问题， 某国家在一条战线上（一条直线）上部署了n 支军队。如果两支或两支以上军队相邻，它们将形成一个军团。如果一支军队不和任何一支军队相邻，那么它也是一个独立的团。给定一组军队在战线上左右两端的位置及编号，求出所有的军团 -Corps issues, a country in a front (a straight line) on n-support forces deployed. If two or more than two neighboring armies, they will form a regiment. If an army is not adjacent to any one army, then it is also an independent regiment. Given a group of troops on the front left and right ends of the location and number, find all of the Army

与上一个程序的不同之处在于，此程序计算的是强制对流的问题，上一个为自然对流-With a different procedure is that this procedure is the calculation of the problem of forced convection, natural convection on a

实现DBSCAN聚类算法采用C＃ 数据挖掘中聚类算法,基于密度聚类的代表算法,dbscan。程序并不太难,方便大家学习。有三个文件，簇聚类的类datapoint-点的类clusteranalysis-以及聚类分析类

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知

bpsk modulation simulation