SOMA算法

群体智能算法及其变体近年来持续发展，SOMA 算法也紧随其后。SOMA T3A 作为一种全新 SOMA 策略，其核心包含组织、迁移和更新三个主要过程。迁移者从初始种群中选出，并根据组织流程向选定的领导者迁移。与原始版本不同，Step 和 PRT 参数不再固定，而是通过每个迁移循环进行动态调整。为验证算法性能，该研究选取 CEC2013 和 CEC2017 基准套件中的 58 个典型基准问题进行测试。通过与 SOMA 系列和其他先进算法的比较结果，SOMA T3A 算法展现出良好的性能表现。

项目功能分解 (CBM) 项目的功能分解 (CBM) 是需求分析的起点，它以决策管理、生产管理和作业执行为主线，将项目划分为不同的功能模块。 决策管理 (Directing) 经营计划 统计分析 生产管理 (Controlling) 生产调度 资源管理 作业执行 (Executing) 物探 (A1) 资料采集 资料处理 资料解释 钻井 (A2) 钻前准备 钻井施工 完井 大修 侧钻 小修 测井 (A3) 资料采集 资料解释 录井 (A4) 现场录井 室内分析 完井总结 井下 (A5) 生产准备 资料采集 资料解释 评价 工程文档管理 生产分析 (A0) 试油(气

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

获取算法笔记的PDF版本，满足你的学习需求！

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治