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- 2022-08-16 16:49:29下载
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一套美国国家宇航局人工智能中心NASA的专家系统工具源代码-a National Center of NASA NASA artificial intelligence expert system tool for source code
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- 2022-03-13 22:17:40下载
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仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结束降温，再让T保持在0.01进行1000次状态转移，比较两种概率-a simulation : First of all network parameters temperature T fixed at 100 and, according to the rules for a total of 1000 to update the state, this state of the 1000 network transfer of all states for the number of Si (i = 1, 2, ..., 16) all recorded determined by the formula state-of the actual frequency : Pi = Si/i = 1, NSi = Si/M in accordance with Bo1tzmann distributed computing network of states all probability the theoretical value : Q (Ei) = (1/Z) exp (- Ei/T) Simulation 2 : implementation of cooling, re-using rapid cooling programs : T (t) = T0/(1 t) T dropped to 0.01 from 1000 and, according to the rules updated network state when T = 0.01 at the end of cooling, let T at 0.01 for the 1000 state tran
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普通的pid控制数字化，可以使用效果好-ordinary pid control digital, you can use good results
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TSP双种群蚁群算法。还包括了“30城市TSP问题数据与最优解.mat”，“75城市TSP问题数据.mat”，和“442TSP问题数据与算法对比.mat”-TSP-Stocks ant colony algorithm. Also include "30 cities TSP data and the optimal solution. Mat, " "75 cities TSP data. mat, " and "442TSP problem with the algorithm for data comparison. mat "
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