动态多目标优化问题（Dynamic Multi-objective Optimization Problems），这类问题的目标函数之间相互矛盾，并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化．这种随时间不断变化的特性，给解决DMOPs带来了挑战，算法不仅要能够追踪到最优解，同时还要求算法能够快速地对发生的变化做出响应。该资源包含了动态多目标优化的一些基准测试问题，是动态多目标优化的平台，该平台由matlab编程语言构建，对于研究动态多目标优化算法提供了极大的便利，有兴趣的学者可以下载研究。
2022-05-04 12:05:33
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基于ABC人工蜂群优化算法的最优解搜索算法，分别测试Sphere函数，Rosenbrock函数，Rastrigin函数，Griewank函数，ackley函数
2022-05-01 12:05:46
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movielens数据集（包含全部数据：10万、100万、1000万条评分数据）
2022-04-12 17:38:11
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6AxisToLocationAlgorithmTest
这是我的6轴公式验证程序，模拟陀螺仪与加速度算出位移座标，本程序尚再成型。
2022-03-10 21:10:04
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原来Pyrenn代码库（由Dennis Atabay和他的同事们创造） -可作为MATLAB脚本或Python，可以在这里下载- https://pyrenn.readthedocs.io/en/latest/ 。
我使用他们的代码（并与 Dennis 进行了交流）开发了一个简单的框架来比较他们的神经网络 Levenberg-Marquardt (LM) 学习算法与 Matlab 的前馈神经网络架构的 LM 学习算法的性能。
Pyrenn 算法运行速度快，性能非常非常好。 可以在这里阅读我关于比较的文章 - https://mikescodeprojects.com/2020/01/12/pyrenn-vs-matlab/ 。
您必须拥有 Matlab 深度学习工具箱才能运行 Matlab LM 算法来比较性能。 但是如果你不这样做，你仍然可以运行 Pyrenn 算法（代码库包含在
2022-03-05 18:51:09
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