粒子系统的一个简单框架 class CParticleSystem; class CParticle { public: enum TYPE { VISTUAL, PARTICLE_SYSTEM }; public: CParticle(VOID); virtual ~CParticle(VOID); public: INT liveFrame;
本资料内包含自己编写的C语言源程序,希望对大家关于粒子群算法的学习研究有帮助~
基于粒子群优化算法的毕业论文,是我大学毕业设计,对你学习算法很有帮助。
进化算法粒子群优化算法及其应用,对算法学习很有帮助
粒子群优化算法与模拟退火相结合,更有效实现局部最优解。
针对标准拉子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收数速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了新 的混合粒子群算法— 墓于混沌优化搜索解决早熟收数的杜子群算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制, 同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法,提高了搜索效率。基于典型高维复杂函数的数值实脸表明,混 合拉子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是,混合粒子群算法具有
一篇基于粒子滤波的TBD跟踪检测英语文献 很好的,所以拿来分享
摘 要 火焰等无规则物体的模拟近年来成为计算机动画领域中的一个研究热点,回顾了该领域中火焰模拟的各 种模型的发展情况,总结了该研究方向所采用的各类方法,并结合各种模型的特点分门别类地详细展开。其方法 总体上可以分为粒子系统方法、数学物理方法和纹理技术方法,讨论了各自方法的优缺点、适用范围和效果特征; 展望了未来发展的3个重点:火焰细节、控制机制和模拟速度;并对这个方向的研究前景进行了必要的探
一个自己写的简单的粒子效果
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