IM2ODE 的文档由三个部分组成，包括README、用户指南和开发人员指南
里面有简介、特点、编译说明和邮件列表README。
有关于如何设置参数，如何在优化过程中调用vasp或lammps，如何编写不同环境下提交作业的脚本，以及如何运行过去的处理脚本以输出预测的最佳结构的说明USERS' GUIDE。
更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
2022-06-22 12:03:29
325KB
粒子群算法是一种常使用的演化算法，可用于数值函数优化、工程优化等。采用matlab进行编写粒子群算法优化单目标函数测试集，测试集采用CEC2017。CEC2017测试集包含29个测试函数，每个测试函数都进行测试优化，符合文献来源，可将测试集用于其它算法测试！
2022-06-21 16:07:23
3.71MB
该测试集基于CEC2017的单目标测试集的pdf编写测试函数，其中经过多种方式的测试，满足原文档的条件，以及各种数据的提供完成，直接调用cec17_func.cpp文件即可调用每一个函数的测试。
2022-06-21 12:05:37
3.72MB
误码率的matlab代码DensE：用于密度演化的MATLAB工具箱
该工具箱是MATLAB类和例程的集合，可用于通过密度演化分析迭代解码方案。
目前，该工具箱仅限于迭代有界距离解码下的确定性广义乘积码。
它可用于预测产品代码，阶梯代码或其他相关代码类别的渐近性能。
入门与范例
所有MATLAB文件都可以在DensE文件夹中DensE
。
要安装工具箱，只需下载此文件夹，然后通过addpath('path_to_DensE')将其添加到MATLAB的path变量中addpath('path_to_DensE')
。
在下面，提供了几个示例来说明工具箱的基本功能。
计算阈值
该工具箱可用于以数字方式计算解码阈值。
下面给出了一个所谓的半成品代码examples/thresholds_hpcs.m
（请参阅examples/thresholds_hpcs.m
）。
该阈值是根据每个组件代码c的预期擦除次数给出的，该阈值与擦除概率相关，p
=
c
/
n，其中n是组件代码长度。
max_iterations
=
1000
;
target_error_rate
=
1e-
10
;
%
ta
2022-06-02 11:54:17
106KB
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NERO视频游戏中的实时神经演化解析PPT，针对Real-Time Neuroevolution in the NERO Video Game论文
2022-05-20 18:48:11
4.47MB
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