代码搜索：遗忘因子
找到约 1,233 项符合「遗忘因子」的源代码
代码结果 1,233
www.eeworm.com/read/385900/8782914
cpp euler函数前n项和.cpp
//Euler 函数前n项和
/*
phi(n) 为n的Euler原函数
if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i;
else phi(n)=phi(n/p)*(i-1);
对于约数：divnum
如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次数加1
否则 di
www.eeworm.com/read/429093/8819361
m factors_resolve.m
function [flag,p,q]=factors_resolve(n,B)
%p-1因子分解法,n必须为奇整数
a=2;
for j=2:B
a=big_mod(a,j,n);
end
d=gcd(a-1,n);
if 1
www.eeworm.com/read/384974/8826189
asv computerminf.asv
%使用模拟退火法求函数f(x,y)=5sin(x*y)+x^2+y^2的最小值
XMAX=4; %搜索的最大区间
YMAX=4; %搜索的最大区间
MarkovLength=10000; %马可夫链长度
DecayScale=0.95; %衰减参数0.95
StepFactor=0.02; %步长因子
Temperature=100; %初始温度
Tolerance=1e-8; %容
www.eeworm.com/read/384974/8826192
m computerminf.m
%使用模拟退火法求函数f(x,y)=5sin(x*y)+x^2+y^2的最小值
format long
XMAX=4; %搜索的最大区间
YMAX=4; %搜索的最大区间
MarkovLength=10000; %马可夫链长度
DecayScale=0.95; %衰减参数0.95
StepFactor=0.02; %步长因子
Temperature=100; %初始温度
Toler
www.eeworm.com/read/376627/9311658
c 完数.c
/*编程找出1000之内的"完数".完数指:一个数如果恰好等于它的因子之和.
例如6=1+2+3 28=1+2+4+7+14 */
main()
{
static int k[10];
int i,j,n,s;
for(j=2;j
www.eeworm.com/read/363342/9958170
c 完数.c
/*编程找出1000之内的"完数".完数指:一个数如果恰好等于它的因子之和.
例如6=1+2+3 28=1+2+4+7+14 */
main()
{
static int k[10];
int i,j,n,s;
for(j=2;j
www.eeworm.com/read/163961/10136766
asv pso1.asv
%function [gBest]=PSO()%PSO主函数
pso_size=100;%群体规模
c1=0.5;c2=0.5;%学习因子
w_max=0.8;%最大权重
w_min=0.4;%最小权重
w=w_max;
Pb=10000000;%适应度值
Pb1=10000000;
Pb2=10000000;
dimens=1;%待优化问题的维数
run_ma
www.eeworm.com/read/163961/10136768
m pso1.m
%function [gBest]=PSO()%PSO主函数
pso_size=100;%群体规模
c1=0.5;c2=0.5;%学习因子
w_max=0.8;%最大权重
w_min=0.4;%最小权重
w=w_max;
Pb=10000000;%适应度值
Pb1=10000000;
Pb2=10000000;
dimens=1;%待优化问题的维数
run_ma
www.eeworm.com/read/358376/10190076
m rake.m
Numusers=1;
Nc=16; %扩频因子
ISI_Length=1; %每径延时为ISI_Length/2
EbN0db = [0:2:10];
Tlen=5000;%数据长度
Bit_Error_Number1=0;%误比特率的初始值
Bit_Error_Number2=0;
Bit_Error_Number3=0;
power_unitary_factor1=sqrt
www.eeworm.com/read/426121/10285430
txt readme.txt
本程序为遗传算法解决基本VRP问题的例程。
各供货点距离矩阵及遗传算法参数在VRP.M中给出。以路径长度作为遗传算法的适应度函数，约束函数通过在LEN中增加惩罚因子体现，本程序简便起见将不满足约束的直接加100；