这是最难的一个程序了，算法是运筹学里的branch band的集装箱问题的最优动态规划解法，当年我的头都大了才实现的，绝得数学加实践的程序
标签： 程序
上传时间： 2015-04-22
上传用户：731140412
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
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模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ryb
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2014-12-19
上传用户：TRIFCT
本文首先建立了航天器姿态动力学及运动学方程，该方程具有较强的非线性特性。通过将状态耦合部分作系统干扰项的处理，使原来的非线性模型转化为线性模型加非线性干扰的形式，从而得到了更加简单明了的姿态控制系统的表达式。 在应用滑模变结构原理对系统进行控制器设计时，首先通过二次型最优法求出了最优滑动面，在此基础上，利用自适应滑模控制原理，设计出了合适的系统控制律。 最后，运用所设计的姿态控制系统对某航天器进行数值仿真，并对仿真结果进行了分析。仿真结果很好地体现出所设计的变结构控制器的优点，并成功地对该航天器姿态进行了控制。
上传时间： 2014-01-06
上传用户：一诺88
卡尔曼滤波C程序 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
标签： processing algorithm recursive optimal
上传时间： 2013-12-19
上传用户：pinksun9
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
标签： processing algorithm recursive optimal
上传时间： 2013-12-12
上传用户：stampede
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
标签： processing algorithm recursive optimal
上传时间： 2015-09-21
上传用户：baiom
C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多类别分类方法@最后给 出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例@作为结构风险最小化准则的具体实现H支持向量机具有 全局最优性和较好的泛化能力
上传时间： 2014-01-15
上传用户：Ants
BM 算法是一个较优的模式匹配算法。一般，如果不考虑模式串的长度，一个具有时间复杂度O(n)的算法应该是最优的了，但是事实不是如此。BM算法可以实现更高效率的模式匹配。分析和实验说明，BM匹配算法对于那些字符集比较大，而模式串中出现的字符比较少的时候，工作效率最快。而且，考虑KMP匹配方式的优化，可以结合KMP匹配和BM匹配，进一步提高效率。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：CHENKAI
