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该资源详细介绍了CPN中监视器的使用方法,对使用CPN进行性能分析具有非常大的帮助作用。其中包括:Data Collector Monitor、Breaking Point Monitor、User-Definition Monitor、Write-In-File Monitor以及各 类型监视器使

介绍了中断有关的概念、8051中断标志及控制寄存器、中断响应的条件及响应过程、中断程序设计思想、中断应用程序设计举例

详细介绍了CPN仿真工具中关于性能分析中随机分布函数,包括常见的随机分布函数、计算统计学、数据采集函数、独立同分布值、输出管理及函数、性能选项函数和性能输出。对于初学者非常有帮助。

蚁群优化(ACO)是群体智能的一部分，它模仿蚂蚁的合作行为来解决复杂的组合优化问题。它的概念是由Marco Dorigo[1]和他的同事提出的，当他们观察到这些生物在寻找食物时所采用的相互交流和自我组织的合作方式时，他们感到很惊讶。他们提出了执行这些策略的想法，为不同领域的复杂优化问题提供了解决方案

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。

在自然界中，群体是由多个为实现一共同目标的个体构成，目标可以是抵御捕食者、建巢穴、保留或繁殖种群、充分利用环境中的资源等。在群体中为完成目标，存在着任务选择机制和分工，个体根据局部规则和相邻个体间的相互作用进行自组织。这些低层次的交互导致了全局的群体行为。Bonabeau等人[1]将自组织定义为正反

群居生物的觅食行为一直是优化算法研究的热点问题。蜘蛛猴优化(SpiderMonkeyOptimization，SMO)是一种全局优化算法，灵感来自于蜘蛛猴在觅食过程中的裂变融合社会(Fission-Fusionsocial，FFS)结构。SMO巧妙地描述了群体智能的两个基本概念：自组织和分工。SMO