创建 PSO】的更多相关文章

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PSO 最近需要用上一点最优化相关的理论,特地去查了些PSO算法相关资料,在此记录下学习笔记,附上程序代码.基础知识参考知乎大佬文章,写得很棒! 传送门 背景 起源:1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ,也可称为粒子群算法[1] . 特点:粒子群算法具有收敛速度快.参数少.算法简单易实现的优点(对高维度…
命令行在外部 从命令行运行编辑项目 1 导航到您的[LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Binaries\Win64 目录中. 2 右键单击上 UE4Editor.exe 的可执行文件,并选择创建快捷方式. 3 重命名该快捷方式,它会启动编辑器,即 MyProject 的- Editor.exe. 4 右键单击新创建的快捷方式并选择属性. 5 加入项目文件参数属性: [LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Bina…
原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第六章:在Direct3D中绘制 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 学习目标 熟悉Direct3D接口的定义,保存和绘制几何数据 : 学习编写基本的顶点和像素着色器: 学习使用渲染流水线状态对象来配置渲染流水线: 理解如何创建常数缓存数据(constant buffer data…
目录 12.6 移动端渲染优化 12.6.1 渲染管线优化 12.6.1.1 使用新特性 12.6.1.2 管线优化 12.6.1.3 带宽优化 12.6.2 资源优化 12.6.2.1 纹理优化 12.6.2.2 顶点优化 12.6.2.3 网格优化 12.6.3 Shader优化 12.6.3.1 语句优化 12.6.3.2 状态优化 12.6.3.3 汇编级优化 12.6.4 综合优化 12.6.4.1 光影优化 12.6.4.2 后处理优化 12.6.4.3 精灵渲染优化 12.6.4.…
利用Direct3D绘制几何体 学习目标 探索用于定义.存储和绘制几何体数据的Direct接口和方法 学习编写简单的顶点着色器和像素着色器 了解如何用渲染流水线状态对象来配置渲染流水线 理解怎样创建常量缓冲区数据.并将其绑定到渲染流水线上 掌握根签名的用法 6.1 顶点与输入布局 由5.5.1节可知,除了空间位置,Direct3D的顶点还可以存储很多其他的属性数据.为了构建自定义的顶点格式,我们首先要创建一个结构体来容纳选定的顶点数据.比如: //由位置和颜色信息组成的顶点结构体 typedef…
目录 13.1 本篇概述 13.1.1 本篇内容 13.1.2 概念总览 13.1.3 现代图形API特点 13.2 设备上下文 13.2.1 启动流程 13.2.2 Device 13.2.3 Swapchain 13.3 管线资源 13.3.1 Command 13.3.2 Render Pass 13.3.3 Texture, Shader 13.3.4 Shader Binding 13.3.5 Heap, Buffer 13.3.6 Fence, Barrier, Semaphore…
本节中我们通过创建几何空间点.曲面和采样线了解Civil 3D对象的创建方法.因Civil 3D对象的创建方法相比AutoCAD对象创建要简单的多,比如创建一个几何空间点,最简单的情况采用一行代码(没写错,就是一行)就能实现,类似的操作,您完全可以去Developer’s Guide中查看,因此在本节加入了类的继承及多态的一些知识,这是让程序更加高效.使代码更为简洁的有效方式.我自己在学习Civil 3D二次开发之初,按照Developer’s Guide中的样例去写,结果发现存在大量的重复代码…
1. 概要   本文描述一个通过C++可变参数模板实现C++反射机制的方法.该方法非常实用,在Nebula高性能网络框架中大量应用,实现了非常强大的动态加载动态创建功能.Nebula框架在码云的仓库地址.   C++11的新特性--可变模版参数(variadic templates)是C++11新增的最强大的特性之一,它对参数进行了高度泛化,它能表示0到任意个数.任意类型的参数.关于可变参数模板的原理和应用不是本文重点,不过通过本文中的例子也可充分了解可变参数模板是如何应用的.   熟悉Java…
这几天看书的时候看到一个算法,叫粒子群算法,这个算法挺有意思的,下面说说我个人的理解: 粒子群算法(PSO)是一种进化算法,是一种求得近似最优解的算法,这种算法的时间复杂度可能会达到O(n!),得到的结果不一定是最优解,往往已经很接近最优解了.最早是Kenny 和 Eberhart于1995年提出的,算法的参数配置少,易于应用,理解起来也很简单.实现步骤如下: (1)初始化所有的粒子,粒子的位置随机生成,计算每个粒子当前适应度,并将此设置为当前粒子的个体最优解(记为pBest): (2)所有粒子…