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函數(shù)(shù)庫(kù)(kù)

  • 相信很多人都有對(duì)此算法有過(guò)詳細(xì)的了解,確實(shí)這個(gè)算法最K乘積問題應(yīng)用的還是很廣泛的

    相信很多人都有對(duì)此算法有過(guò)詳細(xì)的了解,確實(shí)這個(gè)算法最K乘積問題應(yīng)用的還是很廣泛的

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-24

    上傳用戶:腳趾頭

  • 模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

    模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

    模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

    模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時(shí),固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀,內(nèi)能增大,而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài),最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標(biāo)簽: 模擬退火算法

    上傳時(shí)間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • k-means分群法

    k-means分群法,繁體中文版。以javascript寫成,網(wǎng)頁(yè)上即可執(zhí)行。自動(dòng)產(chǎn)出結(jié)果。

    標(biāo)簽: k-means

    上傳時(shí)間: 2015-04-25

    上傳用戶:希醬大魔王

  • 此程式可輸入二個(gè)整數(shù)

    此程式可輸入二個(gè)整數(shù),並以歐幾里得演算法求其最大公因數(shù)(GCD)

    標(biāo)簽: 程式

    上傳時(shí)間: 2015-04-25

    上傳用戶:ryb

  • 這個(gè)程序列使用一些小技巧來(lái)讀取一個(gè)手寫板的數(shù)據(jù)。這個(gè)手寫板是從市面上買回來(lái)的﹐沒有修改任何硬體﹐只須接上主機(jī)﹐啟動(dòng)程式﹐用手寫板書寫﹐這個(gè)程序就會(huì)顯示從手寫板上輸出的數(shù)據(jù)

    這個(gè)程序列使用一些小技巧來(lái)讀取一個(gè)手寫板的數(shù)據(jù)。這個(gè)手寫板是從市面上買回來(lái)的﹐沒有修改任何硬體﹐只須接上主機(jī)﹐啟動(dòng)程式﹐用手寫板書寫﹐這個(gè)程序就會(huì)顯示從手寫板上輸出的數(shù)據(jù)

    標(biāo)簽: 程序 修改 程式

    上傳時(shí)間: 2015-04-26

    上傳用戶:cjf0304

  • K-means一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的聚類算法

    K-means一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的聚類算法

    標(biāo)簽: K-means 聚類算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-26

    上傳用戶:talenthn

  • 數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)聚類算法k-means。

    數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)聚類算法k-means。

    標(biāo)簽: k-means 數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-28

    上傳用戶:zhliu007

  • 模擬圖像邊緣檢測(cè)的C代碼[原創(chuàng)]先把圖像放大K倍

    模擬圖像邊緣檢測(cè)的C代碼[原創(chuàng)]先把圖像放大K倍,然后檢測(cè)邊緣。使用Roberts梯度檢測(cè)法。該方法在邊緣附近有失真,產(chǎn)生偽邊緣。

    標(biāo)簽: 模擬圖像 C代碼 圖像 放大

    上傳時(shí)間: 2015-04-29

    上傳用戶:1583060504

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