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数学计算 这是计算机算法基础中的动态规划的方法的一个例子
这是计算机算法基础中的动态规划的方法的一个例子，多段图是一个很经典的问题！这里的程序用于求解最小成本路径，用类似的思想可以解决最优分配方案的问题！
人工智能/神经网络 K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m
K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模 ...
数据结构 用BP算法对某个表达式进行模拟
用BP算法对某个表达式进行模拟，通过模拟来得到最优的结果
数据结构 算法设计于分析中的多段图问题
算法设计于分析中的多段图问题，用VC编写应用动态规划的算法设计方法，利用最优性原理以及所获得的递推关系式求取最优决策序列，通过多段图的定义，找到由源点s到汇点t的最小成本路径，进而可以灵活解决可以用多段图描述的许多实际问题. ...
数据结构 稳定婚姻：第一步配成一对夫妇, 即组成一个有序对, 以此作为问题的部分解, 以后每一步考虑一男一女, 如果将他们组成有序对并加入到部分解中, 不会引起不稳定, 则加入之 否则, 不组成有序对, 而是考
稳定婚姻：第一步配成一对夫妇, 即组成一个有序对, 以此作为问题的部分解, 以后每一步考虑一男一女, 如果将他们组成有序对并加入到部分解中, 不会引起不稳定, 则加入之 否则, 不组成有序对, 而是考虑另一对男女. 这样一步步地给部分解增加有序对, 直至得到完整解.在回溯的基础上，找到最优。 ...
人工智能/神经网络 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 ...
人工智能/神经网络 用于m=2 的机器调度问题
用于m=2 的机器调度问题，可求出最优解与花费的时间
人工智能/神经网络 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程
模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一 ...