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otrqnae.rar -
nhfike.rar - siftpp源程序,用VC编写,本人正在为sift算法烦愁,大家共同学习共同进步

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DVHop.zip - 基于DV-Hop的定位算法,利用三边测量以及极大似然估计法实现定位,误差较低,有误差分析图。
dingwei.zip - 无线传感器网络中的三边定位法和极大似然估计法定位,以及二者的误差分析
DINGWEISUANFA.rar - 室内定位算法对比,三边定位,似然定为,质心定位,泰勒定位
calcLocalizationCRB.rar - 无线传感定位算法中的,质心定位算法。Matlab编程开发。
zhixin.rar - 基于RSSI的网络定位算法,质心算法,有详细注释
dingwei.rar - 关于质心定位的matalab原代码,做定位方面毕设的人可以用!
RSSI.zip - rssi定位算法,极大似然估计法,最小二乘法,代码,极大似然估计法
ant_code.rar - java实现的基本蚁群算法,蚁群算法是一种智能算法
ant.rar - 只是Java版实现的蚁群算法与程序结果演示,是学习和理解蚁群算法的好内容。
pso.rar - 人工智能算法, 集智俱乐部开发的蚁群算法。
ArcGIS_New0.8.rar - java 实现的 蚁群算法。利用java自主实现的一群算法
栅格建模程序.rar - 用栅格法对机器人运动环境建模的程序,简单直接可用
newant2.rar - 栅格法建立静态环境模型,用蚁群算法实现最短路径
bafangxiang.zip - 使用栅格法通过蚁群算法规划机器人全局路径
pathsearching.rar - 机器人路径规划栅格法用Matlab仿真的源代码
GridSimulation.rar - matlab实现机器人基于栅格法的路径规划,路径规划的实用例程
蚁群算法.rar - 蚂蚁算法 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中,发现单个蚂蚁的行为比较简单,但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下,寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现,蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质,蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力,它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走,而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”,这就形成一种类似正反馈的机制,这样经过一段时间后,整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。
ACO.zip - TSP问题的人工蚁群算法中,假设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动,从而协作异步地得到问题的解。每只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数决定:1、信息素质,也称信息素痕迹。2、可见度,即先验值。
celle2.rar - 用元胞自动机实现以不同颜色表示不同状态细胞的细菌分裂试验的算法C语言代码
cell-compress.zip - 细胞自动机压缩算法 细胞自动机是用来解释生命现象。系统为什么总要处于“混沌边缘”的状态呢?比如生命吧,静止于某种固定的状态不是挺好的么?为了适应多变的环境,生命必须不断的进化而变得复杂,而要想变得复杂就必须让自己处于混沌边缘的状态。按照达尔文进化论的观点,不适应环境的生命体就会被大自然淘汰了,并不是每个生命体都有意识的要让自己越来越复杂,而是因为过于简单的生命不能适应环境了,于是它们被淘汰掉了,所以剩下来的仅有那些相对复杂的生命体。科学家曾用一批细胞自动机当作生命体在一个虚拟的自然环境中不断的进化,结果发现,仅有那些不断的趋于混沌边缘的细胞自动机留下来,而其他的细胞自动机逐渐被淘汰出局了。 对于细胞自动机的分类以及混沌边缘的概念不仅仅适用于一维细胞自动机,对于二维甚至多维的细胞自动机仍然适用。显然我们熟悉的“生命游戏”也正是处于一种“混沌边缘”的状态。经计算,“生命游戏”对应的λ=0.25。

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