1.干货 | 人工鱼群算法 超详细解析
2.酷Q机器人酷Q特色
3.用matlab实现粒子群优化算法的群优可视化模拟，跪求源代码！化源！群优！化源！群优
4.MindGo数据预处理（上）之离群值处理、化源cocos网赚源码标准化

干货 | 人工鱼群算法 超详细解析

       人工鱼群算法，群优源自山东大学副教授李晓磊在年，化源基于鱼类觅食、群优聚群及追尾行为的化源启发，提出的群优仿生学优化方案。本文详细解析人工鱼群算法的化源关键概念和实现步骤，为解决优化问题提供了一种新颖的群优思路。

       ### 1.1 定义与典型行为

       人工鱼群算法通过构建人工鱼模拟鱼群的化源觅食、聚群、群优追尾及随机行为，实现对问题最优解的寻找。每条人工鱼具备：

       觅食行为：随机游动，小众源码发现食物时快速向其方向移动。

       聚群行为：遵循分隔、对准和内聚规则，保持群体的稳定。

       追尾行为：当某鱼发现食物，其附近鱼尾随到达。

       随机行为：寻找食物点或伙伴的随机移动。

       ### 1.2 算法步骤

       人工鱼群算法流程包括初始化设置、计算适应值、行为选择、执行行为、评估更新及终止条件。

       初始化：设置参数如群规模、视野、步长等。

       适应值计算：初始状态评估。

       行为选择：根据规则决定觅食、流式源码聚群、追尾或随机行为。

       行为执行：更新人工鱼状态。

       评估更新：更新最优解。

       终止条件：满足误差、迭代次数或极值收敛。

       ### 2. 参数解析

       关键参数包括群规模、视野、步长、拥挤度因子和尝试次数，影响算法性能和收敛性。

       视野：影响发现最优解的速度和效率。

       步长：控制收敛速度，过大可能引起震荡。

       群规模：越大，越易跳出局部最优解，但计算成本增加。源码归谁

       尝试次数：增加觅食能力，提高收敛效率。

       拥挤度因子：平衡局部聚集与避免过度拥挤。

       ### 3. 基本行为详解

       觅食行为、聚群行为、追尾行为及随机行为，分别代表了鱼群觅食、聚群、跟随和随机探索的自然行为。

       觅食：基于食物浓度的随机移动。

       聚群：通过分隔、对准和内聚规则维持群体稳定性。

       追尾：跟随发现食物的鱼快速到达。

       随机：在视野内进行随机探索。

       ### 4. 行为选择与终止条件

       公告牌记录最优解，每轮迭代后人工鱼与公告牌比较，选择最优状态更新。support源码算法终止于满足均方差、聚集比例、极值收敛或最大迭代次数。

       行为选择：优化问题可采用试探法选择最佳行为执行。

       终止条件：基于算法性能设定。

       ### 6. 实现代码示例

       提供Java源代码实现，通过主函数测试类、人工鱼类类和算法类实现人工鱼群算法的完整功能。具体代码结构和实现细节可与作者联系获取。

酷Q机器人酷Q特色

       酷Q机器人凭借其独特的设计和功能，为群管理带来了显著的提升。首先，群管系统经过重新编写，实现了更高的工作效率，使得管理员能够更轻松地管理群组。

       其次，酷Q支持自定义提示内容，可以根据不同的群组设定独特的欢迎语，增强了群聊的个性化体验。群成员的加群请求也能得到迅速响应，无论是自动同意还是拒绝，都能在第一时间传达给用户，而且当群满员时，还能提供备用群组信息。

       为了维护群组的纯净，酷Q采用三层黑名单机制，加群时拒绝，入群时移出，且在群内持续监控，确保黑名单成员不会打扰到正常群聊。此外，插件机制也非常强大，插件可以获取发言者的信息，甚至实现远程控制功能，但同时也能灵活地隐藏某些插件，如广告检测插件，保持界面的简洁。

       登录体验也得到了优化，酷Q的登录窗口设计更加人性化，登录过程更加顺畅。新增的登录检测功能，无需解除QQ号保护也能登录，同时提供登录状态信息，确保用户随时了解账号安全状态。酷Q的视觉形象也焕然一新，更新的Logo增添了亲切感。

       最重要的是，酷Q的源代码对用户开放，版本3.1虽然不支持旧版本插件，但这种开放性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。如果你对酷Q感兴趣，可以在官方获取详细的源代码，参与到酷Q的定制和改进中来。

用matlab实现粒子群优化算法的可视化模拟，跪求源代码！！！！

       给你一个地址，是Mathworks公司网站上的，全球Matlab使用者将自己的代码在这里分享，这是粒子群算法PSO工具箱地址

       /matlabcentral/fileexchange/-particle-swarm-optimization-toolbox

       看看使用说明，用一下demo就会了，在界面的右下方有平面粒子显示

       在这里你还可以搜到很多源代码，希望对你有帮助

MindGo数据预处理（上）之离群值处理、标准化

       在数据预处理的探讨中，离群值处理和标准化是两个重要的步骤。它们旨在优化数据分析结果，尤其在回归分析中，处理不当的异常值可能会产生偏差。首先，离群值处理通常包括Winsorization，即调整因子值中的异常值到预设的上下限，常用的判断方法有MAD（绝对值差中位数）、3σ（标准差法）和百分位法。以全市场BP原始数据为例，经过这些方法处理后，数据分布更加合理。

       其次，标准化是为了消除量纲影响，使得不同指标可比。标准化，如z-score方法，通过将数据转换为无量纲，使得数据集中并便于比较。标准化适用于需要对比不同量级指标的场景。处理时，可以选用原始值的均值和标准差进行标准化，或者基于排序值，后者不依赖原始变量分布，适用于各种数据类型。

       以上两种方法在MindGo量化交易平台的源代码和相关书籍中都有详细讲解，以供参考和实践。