研究现状
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蚁群算法解决TSp问题
主要内容包括蚁群算法的思想起源、研究现状及机制原理；蚁群算法的复杂度分析；蚁群算法的收敛性证明；蚁群算法参数对其性能的影响；蚁群算法的参数选择原则；离散域和连续域蚁群算法的若干改进策略；蚁群算法在多个优化领域的典型应用；蚁群算法的硬件实现技术；蚁群算法与其他仿生优化算法的比较与融合；本代码解决传统的TSP问题，验证后可用。 -
国外近十年深度学习的研究现状与发_省略_引文分析及共词矩阵的知识图谱分析_张思琦
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大数据研究_未来科技及经济社会发_省略_领域_大数据的研究现状与科学思考_李国杰
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