精選一個(gè) uC/OS-II Porting 於一般業(yè)界使用之 MSP430F1132 開發(fā)板上任務(wù)調(diào)度的例程,於 app.c 內(nèi)建構(gòu)了一個(gè)可於此開發(fā)板上 Port 1.0 驅(qū)動(dòng) LED 閃爍任務(wù)工程,全例程於 IAR MSP430 V3.42A 下編譯,同時(shí)亦將此工程設(shè)好斷點(diǎn)可方便於 Simulator 內(nèi)直接觀測(cè) uC/OS 任務(wù)調(diào)度狀態(tài).
標(biāo)簽: Porting OS-II F1132 1132
上傳時(shí)間: 2015-12-14
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電力系統(tǒng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)不多的潮流程序,數(shù)度比較快
標(biāo)簽: 電力系統(tǒng) 流程 比較 計(jì)算
上傳時(shí)間: 2013-12-19
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一個(gè)可用于多平臺(tái)的旋轉(zhuǎn)180度 jpg的源代碼。大家可以進(jìn)一步的改進(jìn)。
上傳時(shí)間: 2016-01-27
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遺傳算法為群體優(yōu)化算法,也就是從多個(gè)初始解開始進(jìn)行優(yōu)化,每個(gè)解稱為一個(gè)染色體,各染色體之間通過競(jìng)爭(zhēng)、合作、單獨(dú)變異,不斷進(jìn)化。 優(yōu)化時(shí)先要將實(shí)際問題轉(zhuǎn)換到遺傳空間,就是把實(shí)際問題的解用染色體表示,稱為編碼,反過程為解碼,因?yàn)閮?yōu)化后要進(jìn)行評(píng)價(jià),所以要返回問題空間,故要進(jìn)行解碼。SGA采用二進(jìn)制編碼,染色體就是二進(jìn)制位串,每一位可稱為一個(gè)基因;解碼時(shí)應(yīng)注意將染色體解碼到問題可行域內(nèi)。 遺傳算法模擬“適者生存,優(yōu)勝劣汰”的進(jìn)化機(jī)制,染色體適應(yīng)生存環(huán)境的能力用適應(yīng)度函數(shù)衡量。對(duì)于優(yōu)化問題,適應(yīng)度函數(shù)由目標(biāo)函數(shù)變換而來(lái)。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(shù)或者加負(fù)號(hào)處理。SGA要求適應(yīng)度函數(shù)>0,對(duì)于<0的問題,要通過加一個(gè)足夠大的正數(shù)來(lái)解決。這樣,適應(yīng)度函數(shù)值大的染色體生存能力強(qiáng)。 遺傳算法有三個(gè)進(jìn)化算子:選擇(復(fù)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(gè)圓盤上,每個(gè)染色體占據(jù)一定的扇形區(qū)域,扇形區(qū)域的面積大小和染色體的適應(yīng)度大小成正比。如果輪盤中心裝一個(gè)可以轉(zhuǎn)動(dòng)的指針的話,旋轉(zhuǎn)指針,指針停下來(lái)時(shí)會(huì)指向某一個(gè)區(qū)域,則該區(qū)域?qū)?yīng)的染色體被選中。顯然適應(yīng)度高的染色體由于所占的扇形區(qū)域大,因此被選中的幾率高,可能被選中多次,而適應(yīng)度低的可能一次也選不中,從而被淘汰。算法實(shí)現(xiàn)時(shí)采用隨機(jī)數(shù)方法,先將每個(gè)染色體的適應(yīng)度除以所有染色體適應(yīng)度的和,再累加,使他們根據(jù)適應(yīng)度的大小分布于0-1之間,適應(yīng)度大的占的區(qū)域大,然后隨機(jī)生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)數(shù),隨機(jī)數(shù)落到哪個(gè)區(qū)域,對(duì)應(yīng)的染色體就被選中。重復(fù)操作,選出群體規(guī)模規(guī)定數(shù)目的染色體。這個(gè)操作就是“優(yōu)勝劣汰,適者生存”,但沒有產(chǎn)生新個(gè)體。 交叉模擬有性繁殖,由兩個(gè)染色體共同作用產(chǎn)生后代,SGA采用單點(diǎn)交叉。由于SGA為二進(jìn)制編碼,所以染色體為二進(jìn)制位串,隨機(jī)生成一個(gè)小于位串長(zhǎng)度的隨機(jī)整數(shù),交換兩個(gè)染色體該點(diǎn)后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來(lái)的個(gè)體,并且還要根據(jù)選擇概率來(lái)確定是否進(jìn)行交叉(生成0-1之間隨機(jī)數(shù),看隨機(jī)數(shù)是否小于規(guī)定的交叉概率),否則直接進(jìn)入變異操作。這個(gè)操作是產(chǎn)生新個(gè)體的主要方法,不過基因都來(lái)自父輩個(gè)體。 變異采用位點(diǎn)變異,對(duì)于二進(jìn)制位串,0變?yōu)?,1變?yōu)?就是變異。采用概率確定變異位,對(duì)每一位生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)數(shù),看是否小于規(guī)定的變異概率,小于的變異,否則保持原狀。這個(gè)操作能夠使個(gè)體不同于父輩而具有自己獨(dú)立的特征基因,主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認(rèn)為生物由低級(jí)到高級(jí)進(jìn)化,后代比前一代強(qiáng),但實(shí)際操作中可能有退化現(xiàn)象,所以采用最佳個(gè)體保留法,也就是曾經(jīng)出現(xiàn)的最好個(gè)體,一定要保證生存下來(lái),使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型,一種是把出現(xiàn)的最優(yōu)個(gè)體單獨(dú)保存,最后輸出,不影響原來(lái)的進(jìn)化過程;一種是將最優(yōu)個(gè)體保存入子群,也進(jìn)行選擇、交叉、變異,這樣能充分利用模式,但也可能導(dǎo)致過早收斂。 由于是基本遺傳算法,所以優(yōu)化能力一般,解決簡(jiǎn)單問題尚可,高維、復(fù)雜問題就需要進(jìn)行改進(jìn)了。 下面為代碼。函數(shù)最大值為3905.9262,此時(shí)兩個(gè)參數(shù)均為-2.0480,有時(shí)會(huì)出現(xiàn)局部極值,此時(shí)一個(gè)參數(shù)為-2.0480,一個(gè)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(yōu)模式保留,結(jié)果會(huì)更豐富些,也就是算法最后不一定收斂于極值點(diǎn),當(dāng)然局部收斂現(xiàn)象也會(huì)有所減少,但最終尋得的解不一定是本次執(zhí)行中曾找到過的最好解。
標(biāo)簽: 遺傳算法
上傳時(shí)間: 2015-06-04
上傳用戶:芃溱溱123
信道估計(jì)程序,對(duì)多用戶,多入射角度情況進(jìn)行仿真.
上傳時(shí)間: 2014-01-19
上傳用戶:皇族傳媒
原程序由25175周公解夢(mèng)開發(fā) 千度只對(duì)程序美化了界面,修改一點(diǎn)小BUG,增加了600多篇周公解夢(mèng)的記錄!
上傳時(shí)間: 2015-04-30
上傳用戶:笨小孩
RDS技術(shù)是利用調(diào)頻多工技術(shù),在調(diào)頻廣播的富余頻帶內(nèi)增設(shè)一個(gè)副載波信道,用以傳送數(shù)據(jù)信息。
標(biāo)簽: RDS
上傳時(shí)間: 2013-12-18
上傳用戶:wpwpwlxwlx
尋最小支配集,用DP,復(fù)雜度是2^8 比2^150次方快多了
上傳時(shí)間: 2015-06-21
上傳用戶:jing911003
w40097.s41.ufhost.com/upload/read.php?fid ... 48K 2006-7-7 - 百度快照 w40097.s41.ufhost.com 上的更多結(jié)果
標(biāo)簽: ufhost 40097 com upload
上傳時(shí)間: 2015-08-07
上傳用戶:thinode
九十三學(xué)年 度 全國(guó)大學(xué)校院嵌入式軟體設(shè)計(jì)競(jìng)賽 多媒體組決賽報(bào)告書 具效能與耗電可調(diào)適性之智慧型數 位相機(jī)
標(biāo)簽: 63886 63849 64001 嵌入式
上傳時(shí)間: 2014-11-29
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