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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！

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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nkm

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 ...

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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

https://www.eeworm.com/dl/654/131690.html

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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. ...

https://www.eeworm.com/dl/654/131827.html

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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 ...

https://www.eeworm.com/dl/650/134146.html

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数据结构  矩阵连乘算法

矩阵连乘算法，实现几个矩阵相乘的最优顺序，并计算出复杂度

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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 ...

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人工智能/神经网络  这是一个贪心算法的c程序。贪心算法（也叫贪婪算法）不是某种特定的算法

这是一个贪心算法的c程序。贪心算法（也叫贪婪算法）不是某种特定的算法，而是一类抽象的算法，或者说只是一种思想，它的具体表现在，对解空间进行搜索时，不是机械地搜索，而是对局部进行择优选取，贪心算法的目的不是为了找到全部解，也当然找不出最优解，而只是找出一种可行解，这样就会得到惊人的高效性。因此，贪心算 ...

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人工智能/神经网络  针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足

针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。 ...

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数学计算  模拟退火算法是为了避免求解最优化出现局部极值的问题而提出的算法

模拟退火算法是为了避免求解最优化出现局部极值的问题而提出的算法，保证最终的结果是全局最优的，该matlab源程序能在matlab环境中实现

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