鏈表式的josphus問題，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的練習(xí)題
標(biāo)簽： josphus
上傳時間： 2015-04-13
上傳用戶：weixiao99
自創(chuàng)的算法，輸入表達(dá)式，建立二叉樹的程序，然后輸出前綴中綴后綴表示法，利用的對表達(dá)式的分割與遞歸實現(xiàn)輸入，同時這也是一個完整的波蘭式轉(zhuǎn)換程序，相當(dāng)穩(wěn)健
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2015-04-16
上傳用戶：hwl453472107
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(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時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(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，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(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)搜索過程。退火過程由冷卻進(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t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(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時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(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，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(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)搜索過程。退火過程由冷卻進(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t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時達(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時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(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，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(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)搜索過程。退火過程由冷卻進(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t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
分區(qū)式存儲管理源代碼 一、可變分區(qū)存儲管理的基本策略 1)不預(yù)先劃分幾個固定分區(qū)，分區(qū)的建立是在作業(yè)的處理過程中進(jìn)行的，各分區(qū)的大小由作業(yè)的空間需求量決定。 2)采用指針方式將各個空閑分區(qū)鏈接而成的鏈表，用以記錄主存分配現(xiàn)狀。 3)分配與回收算法按空閑分區(qū)鏈接方式的不同分類，有最佳、最壞、首次和下次適應(yīng)四種算法。 二、程序模擬的設(shè)計 1、基本思想 采用事件驅(qū)動模型。事件有： 1)申請主存事件，表示一個作業(yè)創(chuàng)建時提出的主存資源要求； 2)釋放主存事件，表示一個作業(yè)結(jié)束時其占用主存被回收。 2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計 ...... typedef struct Event_DataType{事件數(shù)據(jù)類型的定義intEventType事件的類型 申請ASK或釋放RELEASE int OccurTime 事件發(fā)生的時間 char JobName 申請主存或被回收主存的作業(yè)名 int JobId 進(jìn)入系統(tǒng)的作業(yè)在作業(yè)表中相應(yīng)表項的編號 int SizeOfMemoryForAsk 作業(yè)申請占用主存的尺寸 int OccupyTimeOfMemoryForAsk 作業(yè)申請占用主存的時間長度 int WaitFlag 該事件是否等待過TRUE或FALSE
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：cc1015285075
優(yōu)先隊列式分支限界法園排列問題，是一個作業(yè)，算法設(shè)計與分析
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：sssl
DSP編程代碼,FFT算法,經(jīng)典!! FFT實驗 一、 理論： 公式（1）FFT運算公式 FFT并不是一種新的變換，它是離散傅立葉變換（DFT）的一種快速算法。由于我們在計算DFT時一次復(fù)數(shù)乘法需用四次實數(shù)乘法和二次實數(shù)加法；一次復(fù)數(shù)加法則需二次實數(shù)加法。每運算一個X（k）需要4N次復(fù)數(shù)乘法及2N+2（N-1）=2（2N-1）次實數(shù)加法。所以整個DFT運算總共需要4N^2次實數(shù)乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次實數(shù)加法。如此一來，計算時乘法次數(shù)和加法次數(shù)都是和N^2成正比的，當(dāng)N很大時，運算量是可觀的，因而需要改進(jìn)對DFT的算法減少運算速度。 根據(jù)傅立葉變換的對稱性和周期性，我們可以將DFT運算中有些項合并。 我們先設(shè)序列長度為N=2^L，L為整數(shù)。將N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……，N-1)，按N的奇偶分成兩組，也就是說我們將一個N點的DFT分解成兩個N/2點的DFT，他們又從新組合成一個如下式所表達(dá)的N點DFT： 一般來說，輸入被假定為連續(xù)、合成的。當(dāng)輸入為純粹的實數(shù)的時候，我們就可以利用左右對稱的特性更好的計算DFT。 我們稱這樣的RFFT優(yōu)化算法是包裝算法：首先2N點實數(shù)的連續(xù)輸入稱為“進(jìn)包”。其次N點的FFT被連續(xù)被運行。最后作為結(jié)果產(chǎn)生的N點的合成輸出是
上傳時間： 2015-04-29
上傳用戶：牛布牛
增量式PID的matlab仿真程序。實用了一個差分方程的對象，利用了增量式的PID算法。
上傳時間： 2015-06-27
上傳用戶：chenbhdt
％ 該Matlab程序基于牛頓－拉夫遜算法，用于計算已知導(dǎo)納矩陣、PQ節(jié)點、PV節(jié)點、平衡節(jié)點(UA)的電力網(wǎng)絡(luò)潮流 ％ U - 各節(jié)點母線電壓 S - 各節(jié)點注入功率 S_net - 電力網(wǎng)絡(luò)總損耗 ％ PQ_P - 實算PQ節(jié)點注入有功功率 PQ_Q - 實算PQ節(jié)點注入無功功率 ％ delt_PQ_P - 實算PQ節(jié)點有功功率修正值 delt_PQ_Q －實算PQ節(jié)點無功功率修正值 ％ delt_UA_P - 實平衡節(jié)點有功功率修正值 delt_U_2 - 實平衡節(jié)點電壓平方修正值 ％ delt_PQV - 實算P Q U^2修正值 J - 雅可比矩陣 ％ e - 電壓實部 f - 電壓虛部 delt_ef - 電壓實部與虛部修正值
上傳時間： 2015-07-23
上傳用戶：王楚楚
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
