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送大三就回家

  • 《JAVA 3D交互式三維圖形編程》是一本關于java3d編程很好的中文書籍

    《JAVA 3D交互式三維圖形編程》是一本關于java3d編程很好的中文書籍,對初學者學習java3d有很大的幫助。

    標簽: java3d JAVA 編程 交互式

    上傳時間: 2017-08-07

    上傳用戶:hgy9473

  • 三塊廣告牌

    三塊廣告牌,可以用鍵盤互相切換,輪流顯示,代碼量大

    標簽: 廣告牌

    上傳時間: 2014-11-28

    上傳用戶:wfeel

  • 這個是大2時編寫的一個抽獎的小程序

    這個是大2時編寫的一個抽獎的小程序,大家略作改動可以直接應用。只要把上面顯示的文字改了就好!

    標簽: 編寫 程序

    上傳時間: 2017-08-21

    上傳用戶:caozhizhi

  • keil c51在編譯的時候會將0xfd的字符(有些漢字含該字符的內碼如"數""三"等字)過濾, 而導致編譯出的程序在做液晶漢字顯示時出錯顯示亂碼. 請下載之后放到你的keilc51in 目錄里,運

    keil c51在編譯的時候會將0xfd的字符(有些漢字含該字符的內碼如"數""三"等字)過濾, 而導致編譯出的程序在做液晶漢字顯示時出錯顯示亂碼. 請下載之后放到你的keil\c51\bin 目錄里,運行這個程序.就可以了. 支持v8.02

    標簽: keilc keil 0xfd c51

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:stewart·

  • 如何使用GUI那就下這個吧

    如何使用GUI那就下這個吧,可能對你有很大幫助呢

    標簽: GUI 如何使用

    上傳時間: 2017-08-31

    上傳用戶:康郎

  • 程序設計導引及在線實踐 本書的最大特點是和“北京大學程序在線評測系統"緊密結合

    程序設計導引及在線實踐 本書的最大特點是和“北京大學程序在線評測系統"緊密結合,因而把實踐性擺到了一個特殊的地位。“北京大學程序在線評測系統”(簡稱“POJ”)是一個免費的公益性網上程序設計題庫,網址為http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline,它包含2000多道饒有趣味的程序設計題,題目大部分來自ACM國際大學生程序設計競賽,很多題目就反映工作和生活中的實際問題

    標簽: 程序設計 實踐 大學 在線評測

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:Yukiseop

  • 何使用? 工廠模式是我們最常用的模式了,著名的Jive論壇 ,就大量使用了工廠模式

    何使用? 工廠模式是我們最常用的模式了,著名的Jive論壇 ,就大量使用了工廠模式,工廠模式在Java程序系統可以說是隨處可見。 為什么工廠模式是如此常用?因為工廠模式就相當于創建實例對象的new,我們經常要根據類Class生成實例對象,如A a=new A() 工廠模式也是用來創建實例對象的,所以以后new時就要多個心眼,是否可以考慮實用工廠模式,雖然這樣做,可能多做一些工作,但會給你系統帶來更大的可擴展性和盡量少的修改量。

    標簽: Jive 模式 工廠 論壇

    上傳時間: 2014-12-06

    上傳用戶:qoovoop

  • 大智慧提供的公式計算能力有限

    大智慧提供的公式計算能力有限,而且稍復雜的計算就會很慢。這個程序能導出大智慧里數據到自己供自己編程處理。壓縮包里有使用說明。

    標簽: 計算

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:eclipse

  • 大唐電信的管理系統

    大唐電信的管理系統,功能很強大,可以分為管理員,主管和普通用戶三種角色登陸,不同的角色登陸會出現不同的頁面,供學習使用。

    標簽: 大唐電信 管理系統

    上傳時間: 2017-09-19

    上傳用戶:dsgkjgkjg

  • 遺傳算法的MATLAB代碼

    遺傳算法為群體優化算法,也就是從多個初始解開始進行優化,每個解稱為一個染色體,各染色體之間通過競爭、合作、單獨變異,不斷進化。 優化時先要將實際問題轉換到遺傳空間,就是把實際問題的解用染色體表示,稱為編碼,反過程為解碼,因為優化后要進行評價,所以要返回問題空間,故要進行解碼。SGA采用二進制編碼,染色體就是二進制位串,每一位可稱為一個基因;解碼時應注意將染色體解碼到問題可行域內。 遺傳算法模擬“適者生存,優勝劣汰”的進化機制,染色體適應生存環境的能力用適應度函數衡量。對于優化問題,適應度函數由目標函數變換而來。一般遺傳算法求解最大值問題,如果是最小值問題,則通過取倒數或者加負號處理。SGA要求適應度函數>0,對于<0的問題,要通過加一個足夠大的正數來解決。這樣,適應度函數值大的染色體生存能力強。 遺傳算法有三個進化算子:選擇(復制)、交叉和變異。 SGA中,選擇采用輪盤賭方法,也就是將染色體分布在一個圓盤上,每個染色體占據一定的扇形區域,扇形區域的面積大小和染色體的適應度大小成正比。如果輪盤中心裝一個可以轉動的指針的話,旋轉指針,指針停下來時會指向某一個區域,則該區域對應的染色體被選中。顯然適應度高的染色體由于所占的扇形區域大,因此被選中的幾率高,可能被選中多次,而適應度低的可能一次也選不中,從而被淘汰。算法實現時采用隨機數方法,先將每個染色體的適應度除以所有染色體適應度的和,再累加,使他們根據適應度的大小分布于0-1之間,適應度大的占的區域大,然后隨機生成一個0-1之間的隨機數,隨機數落到哪個區域,對應的染色體就被選中。重復操作,選出群體規模規定數目的染色體。這個操作就是“優勝劣汰,適者生存”,但沒有產生新個體。 交叉模擬有性繁殖,由兩個染色體共同作用產生后代,SGA采用單點交叉。由于SGA為二進制編碼,所以染色體為二進制位串,隨機生成一個小于位串長度的隨機整數,交換兩個染色體該點后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來的個體,并且還要根據選擇概率來確定是否進行交叉(生成0-1之間隨機數,看隨機數是否小于規定的交叉概率),否則直接進入變異操作。這個操作是產生新個體的主要方法,不過基因都來自父輩個體。 變異采用位點變異,對于二進制位串,0變為1,1變為0就是變異。采用概率確定變異位,對每一位生成一個0-1之間的隨機數,看是否小于規定的變異概率,小于的變異,否則保持原狀。這個操作能夠使個體不同于父輩而具有自己獨立的特征基因,主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認為生物由低級到高級進化,后代比前一代強,但實際操作中可能有退化現象,所以采用最佳個體保留法,也就是曾經出現的最好個體,一定要保證生存下來,使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型,一種是把出現的最優個體單獨保存,最后輸出,不影響原來的進化過程;一種是將最優個體保存入子群,也進行選擇、交叉、變異,這樣能充分利用模式,但也可能導致過早收斂。 由于是基本遺傳算法,所以優化能力一般,解決簡單問題尚可,高維、復雜問題就需要進行改進了。 下面為代碼。函數最大值為3905.9262,此時兩個參數均為-2.0480,有時會出現局部極值,此時一個參數為-2.0480,一個為2.0480。算法中變異概率pm=0.05,交叉概率pc=0.8。如果不采用最優模式保留,結果會更豐富些,也就是算法最后不一定收斂于極值點,當然局部收斂現象也會有所減少,但最終尋得的解不一定是本次執行中曾找到過的最好解。

    標簽: 遺傳算法

    上傳時間: 2015-06-04

    上傳用戶:芃溱溱123

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