Csharp實現蟻群算法解決TSP問題，主要是一種模擬生物的進化:用信息素來引導螞蟻向比較好的方向前進.是學習該算法的很好的參考源碼
上傳時間： 2016-01-08
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蟻群算法( ant colony algorithm) 是由意大利學者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世紀90 年代初期通過模擬自然界 中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發 式仿生進化系統。蟻群算法包含兩個基本階段:適應階 段和協作階段。在適應階段,各候選解根據積累的信息 不斷調整自身結構。在協作階段,候選解之間通過信息 交流,以期望產生性能更好的解,這類似于學習自動機 的學習機制。蟻群算法最早成功應用于解決著名的旅 行商問題(t raveling salesman problem , TSP) ,該算法采 用了分布式正反饋并行計算機制,易于與其他方法結 合,而且具有較強的魯棒性[325 ] 。 蟻群算法創立十多年來,無論在算法理論還是在算 法應用方面都取得了很多突破性研究進展。
標簽： algorithm Dorigo colony ant
上傳時間： 2016-01-18
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算法解釋： 程序開始運行，螞蟻們開始從窩里出動了，尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面，直到找到食物再返回窩。 其中，‘F’點表示食物，‘H’表示窩，白色塊表示障礙物，‘+’就是螞蟻了。 預期的結果： 各個螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什么地方的前提下開始尋找食物。當一只找到食物以后，它會向環境釋放一種信息素，吸引其他的螞蟻過來，這樣越來越多的螞蟻會找到食物！有些螞蟻并沒有象其它螞蟻一樣總重復同樣的路，他們會另辟蹊徑，如果令開辟的道路比原來的其他道路更短，那么，漸漸，更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來。最后，經過一段時間運行，可能會出現一條最短的路徑被大多數螞蟻重復著。
上傳時間： 2016-01-19
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英文文章一二階信息熵的統計計算，非香農算法
上傳時間： 2016-01-23
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蟻群算法是模仿真實的蟻群行為而提出的一種模擬進化算法，螞蟻之間是通過一種信息素的物質傳遞信息的，螞蟻在運動的過程中能夠在經過的路徑上留下該物質，而且能夠感知這種物質的存在及其強度，并以此指導自己的運動方向。它是一種通過類比組合優化和蟻群覓食行為而構造的一種算法，可以用來解決各種組合優化問題，本代碼用來解決生產調度問題
上傳時間： 2013-12-18
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1、 圖的存儲結構的定義和圖的創建 圖的種類有：有向圖、無向圖、有向網、無向網。 圖的存儲結構可采用：鄰接矩陣、鄰接表。 要求：分別給出鄰接矩陣和鄰接表在某一種圖上的創建算法 2、 圖的遍歷：非遞歸的深度優先搜索算法、廣度優先搜索算法。 3、 圖的深度遍歷的應用：求無向連通圖中的關節點（教材P177-178,算法7.10和7.11） 4、 圖的廣度遍歷的應用：給定圖G，輸出從頂點v0到其余每個頂點的最短路徑，要求輸出各路徑中的頂點信息。
上傳時間： 2016-02-08
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分形算法的Java程序，里面有比較全的信息，是學習形的好資料。
上傳時間： 2016-02-09
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本文的題目是基于分形和遺傳算法的人臉識別方法，對有限人群提出一種采用分形特征和遺傳聚類的識別方法: 將圖像分成很多小區域, 分別計算各個區域的分形特征, 以充分利用圖像二維信息 同一個模式有多個樣本, 通過遺傳算法進行聚類以得到最優解實現不變性識別. 最后采用ORL 人臉圖像庫的一組圖像對比了新方法、本征臉法和自聯想神經網絡方法, 結果表明該方法的識別率, 與本征臉法相似, 比自聯想神經網絡高.
上傳時間： 2013-12-13
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信息理論用的工具包，算法已經很全了matlab編寫的
上傳時間： 2014-10-13
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壓縮解壓算法LZ77算法有許多派生算法(這里面包括 LZSS算法)。它們的算法原理上基本都相同，無論是哪種派生算法，LZ77算法總會包含一個動態窗口（Sliding Window）和一個預讀緩沖器（Read Ahead Buffer）。動態窗口是個歷史緩沖器，它被用來存放輸入流的前n個字節的有關信息。一個動態窗口的數據范圍可以從 0K 到 64K，而LZSS算法使用了一個4K的動態窗口。預讀緩沖器是與動態窗口相對應的，它被用來存放輸入流的前n個字節，預讀緩沖器的大小通常在0 – 258 之間。這個算法就是基于這些建立的。用下n個字節填充預讀緩存器（這里的n是預讀緩存器的大?。Ｔ趧討B窗口中尋找與預讀緩沖器中的最匹配的數據，如果匹配的數據長度大于最小匹配長度 （通常取決于編碼器，以及動態窗口的大小，比如一個4K的動態窗口，它的最小匹配長度就是2），那么就輸出一對〈長度（length），距離（distance）〉數組。長度(length)是匹配的數據長度，而距離(distance)說明了在輸入流中向后多少字節這個匹配數據可以被找到。
上傳時間： 2014-01-22
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