目录 PSO和GA的相同点 PSO和GA不同点 粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解. PSO和GA的相同点 都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食.人类认知等社会行为而提出:GA主要借用生物进化中"适者生存"的规律. 都属于全局优化方法.两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部分. 都属于随机搜索算法.都是通过随机优化方法更新

Java-Redis-Hash算法对比-参考资料 redis java map 红黑树_百度搜索 java使用redis缓存(String,bean,list,map) - CSDN博客 redis Jedis序列化自定义存储list对象和map数据 - - ITeye博客 江南白衣之-Java性能优化-高性能场景下,Map家族的优化使用建议 - ApatheCrazyFan的博客 - CSDN博客 [深入理解Java集合框架]史上最清晰的红黑树讲解(上) 深入理解哈希表(JAVA和Redis哈

## 基本PSO的改进 虽然粒子群在求解优化函数时,表现了较好的寻优能力:通过迭代寻优计算,能够迅速找到近似解:但基本的PSO容易陷入局部最优,导致结果误差较大. 两个方面:1.将各种先进理论引入到PSO算法,研究各种改进和PSO算法:(混沌技术,神经网络技术,自适应技术)2.将PSO算法和其它智能优化算法相结合,研究各种混合优化算法,达到取长补短.改善算法某方面性能的效果. 近时期粒子群改进策略主要体现的方面:1.PSO算法的惯性权重模型,通过惯性权重的引入,提高了算法的全局搜索能力:2.带邻

三种Hash算法对比以及秒传原理 CRC (32/64)   MD5  Sha1 分5个点来说 1.校验值长度 2.校验值类别 3.安全级别 4.应用场景 1).校验值长度 CRC(32/64) 分别是4个字节和8个字节 MD5 16字节 所以长度为108位 sha1 20字节  160位长度 2)校验值类别 一般把CRC叫做校验码 md5和sha1叫做hash值或者散列值,从这里大概可以看出用处不同 3)安全级别 CRC<MD5<Sha1(当然sha1上面还有sha256或者sha512)

一.算法流程 Step1:初始化一群粒子(粒子个数为50个),包括随即位置和速度: Step2:计算每个粒子的适应度fitness: Step3:对每个粒子,将其适应度与其进过的最好位置(局部)pbest做比较,如果较好,则将其作为当前的最好位置pbest: Step4:对每个粒子,将其将其适应值与群体所经过的最好位置gbest做比较,如果较好,则将其作为当前最好位置gbest: Step5:更新所有粒子位置和速度: Step6:未达到结束条件则转Step2. 二.实验设置 (1)   粒子数p

1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解. 2.基本思想粒子群算法是模拟群体智能所建立起来的一种优化算法,粒子群算法可以用

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

figure [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; mesh(x,y,z) hold on c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 1000; sizepop = 100; Vmax = 1; Vmin = -1; popmax = 5; popmin = -5; for i = 1:sizepop pop(i,:)

前言 发现是时候总结一番算法,基本类型的增删改查的性能对比,集合的串并性能的特性,死记太傻了,所以还是写在代码里,NO BB,SHOW ME THE CODE! github地址:https://github.com/247292980/sort.欢迎各位优化我写的算法代码,还有别看了就完了,fork到自己的仓库里面,或者加入这个项目一起写,拿来怼面试还是很好的. 图片镇楼 插入排序(InsertSort) 步骤: 1.依次选择一个待排序的记录, 2.依次与已经排好序的有序序列比较,并插入 3.

按照James Kennedy & Russell Eberhart (1995)的版本,算法过程如下: [x*] = PSO() P = Particle_Initialization(); For i= to it_max For each particle p in P do fp = f(p); If fp is better than f(pBest) pBest = p; end end gBest = best p in P; For each particle p in P do

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/kmin-of-array-vs-kmin-of-bst.html [分析] 数组的Kmin算法和二叉搜索树的Kmin算法非常类似,其本质是找序列中的第K大或者第K小的元素,可以借鉴QuickSort的思想加以实现. [Kmin_of_Array]  C++ Code  12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

在图论中,求MST的Prim算法和求最短路的Dijskra算法非常像.可是我一直都对这两个算法处于要懂不懂的状态,现在,就来总结一下这两个算法. 最小生成树(MST)—Prim算法: 算法步骤: •将顶点集V分成两个集合A和B,其中集合A表示目前已经在MST中的顶点,而集合B则表示目前不在MST中的顶点. •寻找与集合A连通的最短的边(u,v),将这条边加入最小生成树中.(此时,与(u,v)相连的顶点,不妨设为Bi,也应加入集合A中. •重复第二步,直至集合B为空集. 正确性证明: 1.由归纳法

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可能会涉及到预览图和

目录 1.斐波那契数列(Fibonacci)介绍 2.朴素递归算法(Naive recursive algorithm) 3.朴素递归平方算法(Naive recursive squaring) 4 .自底向上算法(Bottom-up) 5. 递归平方算法(Recursive squaring) 6.完整代码(c++) 7.参考资料 内容 1.斐波那契数列(Fibonacci)介绍 Fibonacci数列应该也算是耳熟能详,它的递归定义如上图所示. 下面2-6分别说明求取Fibonacci数列的

博客转载自:https://blog.csdn.net/qishandaxue/article/details/45481387 移植zbar和zxing源码到linux平台,zbar移植的是C源码,zxing移植的是C++代码. 两者对比: 1.zxing支持更多的码制:datamatix.PDF417.等,zbar不能很好支持PDF417(但是在源码中有对于Pdf417码处理). 2.zxing的执行解码效率低于zbar,从耗费内存空间角度看,zbar更适合嵌入式设备开发,大部分手机app的

内部排序是指在排序期间数据元素全部存放在内存的排序.外部排序是指在排序期间全部元素的个数过多,不能同时存放在内存,必须根据排序过程的要求,不断在内存和外存之间移动的排序.本次主要介绍常见的内部排序算法. 1. 直接插入排序 直接插入排序的算法思想是把待排序序列a[n]中的n个元素看作是一个有序表和无序表.开始时有序表中只包含第一个元素a[0],无序表中包含n-1个元素a[1]~a[n-1],排序过程中每次从无序表中拿出第一个元素,把它插入有序表的适当位置,使之成为新的有序表,有序表中的元素个数加

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://zhuanlan.zhihu.com/p/20603744参考 在机器学习的二分类问题中,WOE(Weight of Evidence)和Infor

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb

收集和变化PSO算法,它可用于参考实施: #include <cstring> #include <iostream> #include <cmath> #include <algorithm> #include <ctime> #define rand_01 ((float)rand() / (float)RAND_MAX) const int numofdims = 30; const int numofparticles = 50; usi