群的概念
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探究群、环、域的奥秘
探究群、环、域的奥秘
杨子胥教授
本书深入浅出地阐述了近世代数的核心概念——群、环、域。从基本定义和定理出发，逐步引导读者理解这些代数结构的性质和应用，并辅以丰富的实例和习题，帮助读者巩固所学知识。
算法与数据结构
18
2024-05-23
蚁群算法的Matlab实现
研究蚁群算法的基础代码，以更深入理解蚁群算法的实现细节。
Matlab
18
2024-07-27
物流分发优化的蚁群算法
这里提供物流分发优化的蚁群算法的Matlab源码，包含四个主要文件夹：可执行程序、算法实现代码、测试数据和算法文档。
Matlab
6
2024-09-29
蚁群算法特征选取的matlab应用
蚁群算法特征选取的matlab实现，是智能优化算法的一种应用。
Matlab
13
2024-08-25
蚁群算法MATLAB实现
蚁群算法的 MATLAB 实现，是那种看起来复杂其实上手还挺快的优化项目，适合搞旅行商问题（TSP）这种组合优化的老大难。压缩包里有主函数、蚁群类、路径选择策略啥的，结构清晰，变量命名也不绕。你只要稍微改改参数，比如蚂蚁数量、信息素挥发率这些，就能跑出不一样的结果。哦，对了，还有个信息素更新的函数挺有意思，能看出作者是真的懂算法思路。
Matlab
0
2025-06-18
蚁群算法 MATLAB 实现
提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法，用于解决各种优化问题。
算法与数据结构
15
2024-05-26
数据库概念模型的基本概念
在信息世界中，以下概念对于理解数据库概念模型至关重要：
域：属性可能取值的集合。
实体类型：具有共同属性和特征的一组实体。
实体集：相同类型的实体的集合。
Oracle
11
2024-05-31
基于蚁群算法解决TSP问题的探索
《基于蚁群算法解决TSP问题的探索》在计算机科学和运筹学领域，旅行商问题（TSP）是一个经典的优化问题，寻找最短路径，使旅行商能够访问一系列城市并返回起点，每个城市只访问一次。蚁群算法（ACO）是一种启发式算法，模拟了蚂蚁寻找食物过程中通过信息素来协调行为的方式，用于全局搜索TSP的最优解。算法通过概率决策来选择下一个城市，根据信息素浓度和启发式信息计算路径选择的可能性。最终，算法根据路径长度更新信息素，优化路径选择过程。ACO在解决TSP问题中表现出色，尽管不保证找到全局最优解，但通常能够获得高质量的近似解。
算法与数据结构
10
2024-07-17
基于蚁群算法的图像分割技术
提供了经过验证的Matlab代码，使用蚁群算法进行图像分割，已验证可行。
Matlab
15
2024-10-01
基于改进蚁群算法的构件检索方法
构件检索的老大难问题，用改进过的蚁群算法来搞定，思路还蛮巧的。它不是直接找构件，而是先搞清楚怎么复用最靠谱。挖掘出来的规则准确率能做到 75.3%，比常见的 Apriori 和传统 蚁群算法都高。用数据挖掘来优化构件选取这个事儿，听起来复杂，其实逻辑挺清楚的。适合在构件库比较大、构件粒度比较细的时候用，效果还挺的。
数据挖掘
0
2025-06-18