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算法圖解

  • 用C++語言編寫的數值算法程序

    用C++語言編寫的數值算法程序,本程序編寫的是高斯發解方程組

    標簽: 語言 編寫 數值算法 程序

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:qq521

  • 遺傳算法的C程序,用于復雜的函數優化

    遺傳算法的C程序,用于復雜的函數優化,解最大值問題,并給出最優解

    標簽: 算法 C程序 函數優化

    上傳時間: 2014-01-23

    上傳用戶:R50974

  • 該算法在優化方面性能比較好

    該算法在優化方面性能比較好,可用于函數極值,解方程,并且在前向神經網絡權值和網絡結構的訓練也表現了不錯的性能

    標簽: 算法 方面 性能比較

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:zhangjinzj

  • 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

    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

    上傳用戶:xyipie

  • 基因演算法

    基因演算法,利用C語言來實現,以求得最佳解,可以套用在MABLAT

    標簽: 基因 算法

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:h886166

  • 此程序包是用雙種群蟻群算法來求中國75個城市的最短路徑問題

    此程序包是用雙種群蟻群算法來求中國75個城市的最短路徑問題,即典型的TSP問題,把包解壓運行main.m文件即可

    標簽: 程序 城市 最短路徑 蟻群算法

    上傳時間: 2016-01-27

    上傳用戶:sk5201314

  • 為了有效地應用遺傳算法解決 魯棒控制系統設計問題

    為了有效地應用遺傳算法解決 魯棒控制系統設計問題,將遺傳算法與局部優化方法相結合,提出了基于降維掃描方法的自適應多目標遺傳算法(DRSA-MOGA)。通過引入適應度函數標準化方法、基于最優Pareto解集搜索的降維掃描方法和適應度函數自適應調整方法,提高了算法的全局優化性能和局部搜索能力。仿真結果表明,DRSA-MOGA算法在不損失解的均勻度的情況下可以達到很高的逼近度

    標簽: 算法 魯棒控制 設計問題

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:13681659100

  • 用Gauss消元法、選列主元的Gauss消元法求線性方程組(1)的解

    用Gauss消元法、選列主元的Gauss消元法求線性方程組(1)的解,要求輸出增廣矩陣的消元變化過程。 用Gauss消元法、選列主元的Gauss消元法求線性方程組(1)的解,要求輸出增廣矩陣的消元變化過程 42x1+2x2+3x3=3 x1+7x2+7x3=1 -2x1+4x2+5x3=-7 算法思想:Gauss消元法是將線性方程組化為上三角形線性方程組,然后再用一個回代過程求這個上三角形線性方程組的解;選主元的Gauss消元法是在Gauss消元法上增加了選列主元的過程,選列主元是為了避免當akk 為零或絕對值充分小時使計算過程被迫終止或計算誤差較大,選列主元是將akk、a(k+1)k 、…、ank 中絕對值最大的元素移到主對角線上,從而改進Gauss消元法性能

    標簽: Gauss 線性 方程

    上傳時間: 2016-02-06

    上傳用戶:tyler

  • 一個基于Zlib算法的

    一個基于Zlib算法的,移植的壓縮解壓縮算法源程序,在某產品中實際使用的

    標簽: Zlib 算法

    上傳時間: 2016-02-08

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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

    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.

    標簽: 分形 人臉識別方法 算法

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:cc1915

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