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98年全國大學生數(shù)學建模競賽B題“水災巡視問題”

98年全國大學生數(shù)學建模競賽B題“水災巡視問題”，是一個推銷員問題，本題有53個點，所有可能性大約為exp(53),目前沒有好方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個較優(yōu)解,將所有結點編號為1到53,1到53的排列就是系統(tǒng)的結構,結構的變化規(guī)則是:從1到53的排列中隨機選取一個子排列,將其反轉或將其移至另一處,能量E自然是路徑總長度。具體算法描述如下：步1： 設定初始溫度T，給定一個初始的巡視路線。步2 ：步3 --8循環(huán)K次步3：步 4--7循環(huán)M次步4：隨機選擇路線的一段步5：隨機確定將選定的路線反轉或移動，即兩種調(diào)整方式：反轉、移動。步6：計算代價D，即調(diào)整前后的總路程的長度之差步7：按照如下規(guī)則確定是否做調(diào)整：如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進行調(diào)整步8:T*0.9-->T,降溫

標簽： 大學生 數(shù)學建模 巡視 競賽

上傳時間： 2015-03-14

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x-y圖解法求二元精餾塔理論塔板數(shù) 本文件是一個m文件,要在matlab環(huán)境下運行

x-y圖解法求二元精餾塔理論塔板數(shù) 本文件是一個m文件,要在matlab環(huán)境下運行

標簽： matlab x-y 圖解 二元

上傳時間： 2015-03-15

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32 k eeprom c51 源程序 調(diào)試通過

32 k eeprom c51 源程序 調(diào)試通過

標簽： eeprom c51 32 源程序

上傳時間： 2015-03-15

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/*最大k乘積問題 問題描述: 設I是一個n位十進制整數(shù)。如果將I劃分為k段

/*最大k乘積問題 問題描述: 設I是一個n位十進制整數(shù)。如果將I劃分為k段，則可得到k個整數(shù)。這k個整數(shù)的乘積稱為I的一個k乘積 。 試設計一個算法，對于給定的I和k，求出I的最大k乘積（n<=10）。 示例:輸入為 ： 4 3 結果:1234 */

標簽： 十進制 分 整數(shù)

上傳時間： 2013-12-14

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本程序是使用一種遺傳算法解決m個工件分配給m架機床的效益最優(yōu)化問題

本程序是使用一種遺傳算法解決m個工件分配給m架機床的效益最優(yōu)化問題，

標簽： 程序 工件 分配 機床

上傳時間： 2015-03-16

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使用Matlab的M語言寫的基帶AMI編碼程序

使用Matlab的M語言寫的基帶AMI編碼程序

標簽： Matlab AMI 語言 基帶

上傳時間： 2015-03-16

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動態(tài)聚類k-means演算 將輸入在程式中的數(shù)據(jù)資料 給予適當?shù)姆秩?/a>

標簽： k-means 程式 分

上傳時間： 2015-03-16

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Matcom是mathTools公司推出的一個能將M文件轉化成相同功能C++代碼的工具。相比Matlab自帶的編譯器Compiler

Matcom是mathTools公司推出的一個能將M文件轉化成相同功能C++代碼的工具。相比Matlab自帶的編譯器Compiler，用Matcom轉化代碼要簡單和方便得多。本文將結合作者編程經(jīng)驗，以VC6.0和Matcom為例，詳細介紹如何利用Matcom進行VC與Matlab的聯(lián)合編程。

標簽： mathTools Compiler Matcom Matlab

上傳時間： 2013-12-30

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(1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲結構 (2)從源點v出發(fā),令ve[0]=0,按拓撲排序求其余各項頂點的最早發(fā)生時間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓

(1)輸入E條弧<j,k>,建立AOE-網(wǎng)的存儲結構 (2)從源點v出發(fā),令ve[0]=0,按拓撲排序求其余各項頂點的最早發(fā)生時間ve[i](1<=i<=n-1).如果得到的拓樸有序序列中頂點個數(shù)小于網(wǎng)中頂點數(shù)n,則說明網(wǎng)中存在環(huán),不能求關鍵路徑,算法終止 否則執(zhí)行步驟(3)(3)從匯點v出發(fā),令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓樸排序求其余各頂點的最遲發(fā)生時間vl[i](n-2>=i>=2). (4)根據(jù)各頂點的ve和vl值,求每條弧s的最早發(fā)生時間e(s)和最遲開始時間l(s).若某條弧滿足條件e(s)=l(s),則為關鍵活動.

標簽： lt ve AOE gt

上傳時間： 2014-11-28

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由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點

由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區(qū)隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。

標簽： 均值聚類 算法 局部

上傳時間： 2015-03-18

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