Python程序员使用哪些开发工具?很多Python学习者想必都会有如下感悟：最开始学习Python的时候，因为没有去探索好用的工具，吃了很多苦头。后来工作中深刻体会到，合理使用开发的工具的便利和高效。今天，北京学佳澳小编总结了Python程序员使用频率比较高的5款开发工具，希望对大家的工作和学习有帮助。一、最强终端：Upterm本来想推荐 fish 或者 zsh，但其实这两个我也主要是贪图自动补
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2024-06-16 11:01:38
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鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在电子文档管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化文档的检索和分类。通过鱼群算法，可以将文档分为不同的群体，并对不同群体的文档进行分类和管理。例如，可以对相似的文档进行聚类，以方便用户检索和浏览。此外，鱼群算法还可以对文档进行自动标注和分类，以提高检索的准确性和效率。在实际应用中，鱼群算法可以与其他文档管理技术相结合，如自然语言
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2023-11-28 09:51:23
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本算法是参照李晓磊博士的论文实现的，详细的算法原理可阅读《一种新型的智能优化方法_人工鱼群算法_李晓磊》算法基于鱼群的生存行为：在一片水域中，鱼存在的数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方，依据这一特点来模仿鱼群的觅食，聚群，追尾等行为，从而实现全局最优，这就是鱼群算法的基本思想。鱼类的活动中，觅食行为，聚群行为，追尾行为和随机行为与寻优命题的解决有较密切的关系，如何利用简单有效的方式来
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2023-11-30 15:18:20
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在本文中，我想和大家探讨一下如何使用Java实现人工鱼群算法来解决旅行商问题（TSP）。这个问题的背景是，当我们需要为多个地点设置旅行路线时，希望找出一条让旅行总距离最短的路线，而人工鱼群算法是一种基于群体智慧的优化算法，非常适合解决这类问题。
### 背景描述
旅行商问题（TSP）是在给定一组城市和它们之间的距离的情况下，寻找一条最短路径，使得旅行商能以最短的成本拜访每个城市且仅访问一次，然后
人工鱼群算法1 人工鱼群算法1.1 定义1.2 算法具体过程1.3 算法流程图1.4 算法伪代码2 参数解析2.1 视野visual2.2 步长step2.3 群规模N2.4 尝试次数Trynumber2.5 拥挤度因子δ2.6 小结3 四种基本行为3.1 觅食行为3.2 聚群行为3.3 追尾行为3.4 随机行为4 行为选择5 终止条件6 求解示例，java代码6.1 主函数测试类6.2 人工鱼
今天小编为大家讲解一下人工鱼群算法。从算法的名字中可以看出该算法是群体智能优化算法中的一种，人工鱼群算法通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾、随机等行为在搜索域中进行寻优。小编觉得人工鱼群算法有三个比较重要的概念：视野范围、k-距离邻域、多条鱼的中心。一 | 基本概念1 | 视野范围Visual小编觉得人工鱼群算法最重要的概念就是视野范围Visual，在定义视野范围之前大家需要明白两条鱼之间的“距离”是
原创
2021-03-24 20:50:56
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一、 人工鱼的结构模型
人工鱼是真实鱼抽象化、虚拟化的一个实体，其中封装了自身数据和一系列行为，可以接受环境的刺激信息，做出相应的活动。其所在的环境由问题的解空间和其他人工鱼的状态，它在下一时刻的行为取决于自身的状态和环境的状态，并且它还通过自身的活动来影响环境，进而影响其他人工鱼的活动。
二、 人工鱼群算法的寻优原理
人工鱼群算法在寻优的过程中，可能会集结在几个局部最优解的周围，使人工鱼跳
原创
2021-07-09 16:27:44
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一、 人工鱼的结构模型
人工鱼是真实鱼抽象化、虚拟化的一个实体，其中封装了自身数据和一系列行为，可以接受环境的刺激信息，做出相应的活动。其所在的环境由问题的解空间和其他人工鱼的状态，它在下一时刻的行为取决于自身的状态和环境的状态，并且它还通过自身的活动来影响环境，进而影响其他人工鱼的活动。
二、 人工鱼群算法的寻优原理
人工鱼群算法在寻优的过程中，可能会集结在几个局部最优解的周围，使人工鱼跳
原创
2021-07-09 16:03:17
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1.算法描述人工鱼群优化算法，模仿鱼群的行为特点而设计的一种寻优策略。人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是Li Xiao-lei在2002年提出的(Yazdani, Toosi, & Meybodi, 2010)，目的是模仿鱼类捕食、群集、跟随、移动等行为。AFSA是基于鱼类集体向某个目标运动，并受到自然的启发，是一种并行和随机搜索算法
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2023-12-11 12:17:11
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每周一次培训，内容和工作挂钩，这次培训的主要内容就是向大家简单讲讲人工鱼群算法。可能没有什么借鉴的价值，但是对快速入门理解鱼群算法有很大帮助，以下是原稿： 1、起源： 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现
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2023-07-24 18:51:27
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人工鱼群算法应用基于人工鱼群算法的机器人路径规划环境描述 路径规划的第一步是建立适当的环境模型，建模的方法有多种，例如：栅格法、实际坐标系建模及链接图法建模等。栅格法当规划范围较大时计算量相当大，用实际坐标系建模，虽然建模简单，但很难和其他成熟的规划方法结合。在障碍物形状不是太复杂的情况下，采用链路图（即自由空间法）方法建立的机器人工作空间模型会大大减少建模的复杂性。用人工鱼群算法求解问题时，算法
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2023-12-09 17:23:20
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## 人工鱼群算法：用于优化问题的智能算法
人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鱼群觅食行为，用于解决复杂的优化问题。它具有较高的收敛速度和全局搜索能力，适用于多种问题，例如函数优化、组合优化和路径规划等。
### 鱼群行为模拟
在自然界中，鱼群能够通过简单的个体行为，完成复杂的集体任务。人工鱼群算法
原创
2023-09-02 13:26:52
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文章目录第十一章 鱼群优化算法11.1 介绍11.2 人工鱼群算法参考文献 第十一章 鱼群优化算法11.1 介绍人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是Li Xiao-lei在2002年提出的(Yazdani, Toosi, & Meybodi, 2010)[1]，目的是模仿鱼类捕食、群集、跟随、移动等行为。AFSA是基于鱼类集体向某个目
一、 人工鱼的结构模型人工鱼是真实鱼抽象化、虚拟化的一个实体，其中封装了自身数据和一系列行为，可以接受环境的刺激信息，做出相应的活动。其所在的环境由问题的解空间和其他人工鱼的状态，它在下一时刻的行为取决于自身的状态和环境的状态，并且它还通过自身的活动来影响环境，进而影响其他人工鱼的活动。 二、 人工鱼群算法的寻优原理人工鱼群算法在寻优的过程中，可能会集结在几个局部最优
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2023-09-04 18:21:52
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【问题定义】1. 巡回旅行商问题给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来，有很多解决该问题的较
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2024-01-10 17:08:17
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简介定义人工鱼群算法为山东大学副教授李晓磊2002年从鱼找寻食物的现象中表现的种种移动寻觅特点中得到启发而阐述的仿生学优化方案。在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。人工鱼拥有以下几种典型行为: /p>(1)觅食行为：一
（没有关注波纹效果和之后具体的速度控制，只是挑出了模拟鱼群的部分。）使用Unity引擎+C#脚本，能使结果能形象化的展示出来。 模拟鱼群的思路各大网站都能查到，叫做flocking集群模拟，也有人叫boids集群模拟。Flocks 和 Boids 类似，都可以模拟大量个体的群体行为。Boids算法背景是由 Craig Reynolds 于1986 年开发的人工生命项目，模拟鸟类的群聚行为
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2024-05-09 22:32:10
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TS基本算法： 采用等待中断方式，即每次点击都会产生一个INT_TC中断，然后开始硬件定时，会不断地进入定时采样阶段，将采样值保存到设备对应的s3c2410_ts_devices的samples之中，然后进行校验与坐标转化--->data_processing(),最后所得的转换结果保存到s3c2410_ts_device的cur_data中，并拷贝至buf中。 附:[关于中断优先级寄存
MATLAB 数学建模: 人工鱼群算法1. 基本原理人工鱼群算法是一种受鱼群聚集规律而启发的优化算法. 在人工鱼群算法中, 我们假定鱼群的活动行为分为: 觅食行为, 群聚行为, 追随行为和随机行为. 觅食行为, 基于 “鱼倾向于游向食物最多的水域” 这一假设, 等价于在寻找最优解的过程中, 向相对较优的方向行进的迭代原则.群聚行为, 借鉴了真实鱼群中, 落单的个体总倾向于回到群体的特性. 这一行为
人工鱼群算法超详细解析……
原创
2021-06-09 11:14:58
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