98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段步5：随机确定将选定的路线反转或移动，即两种调整方式：反转、移动。步6：计算代价D，即调整前后的总路程的长度之差步7：按照如下规则确定是否做调整：如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温
上传时间： 2015-03-14
上传用户：himbly
使用的是API编程,可格式化、校验和读写特殊扇区。可用作Windows下的磁盘加密。本函数还有以下两个缺点以待改进： 1.本函数还只能读能读 A: 和 B:,即只能对软盘操作 2.不能改变磁盘扇区大小，只能是标准的 512 个字节。 参数说明: command 操作: 0 重置磁盘 2 读扇区 3 写扇区 4 校验磁道 5 格式化磁道 8 得到设备参数 (int 1EH) drive 驱动器 A:=0 B:=1 head 磁头号,范围 0 - 1 track 磁道号,范围 0 - 84 ( 80 - 84 为特殊磁道，通常用来加密 ) sector 扇区号,范围 0 - 255 ( 19 - 255 为非标准扇区编号，通常用来加密) nsectors 每次读或写的扇区数,不能超出每磁道的最大扇区数 buffer 数据写入或读出的缓冲区，大小为 512 个字节 返回值 ( 同 Int 13H ): 0x0 成功 0x1 无效的命令 0x3 磁盘被写保护 0x4 扇区没有找到 0xa 发现坏扇区 0x80 磁盘没有准备好
上传时间： 2013-12-05
上传用户：moerwang
matlab解线性方程组的源代码 function x=nagauss2(a,b,flag) ％ 用途：选列主元Gauss消去法解线性方程组ax=b ％ 格式：x=nagauss2(a,b,flag) a为系数矩阵，b为右端列向量，flag若为0，则显示中间过程
标签： nagauss function matlab Gauss
上传时间： 2013-12-22
上传用户：exxxds
【问题描述】已知线性方程组AX=B，求解该方程组。参考算法： 消去法：将列向量B加到矩阵A的最后一列，构成增广矩阵AB。对AB进行下列三种初等变换，使原矩阵A的部分的主对角线上的元素均为1，其余元素均为0，则原列向量B的部分即为X的值： 1. 将矩阵的一行乘以一个不为0的数 2. 将矩阵的一行加上另一行的倍数 3. 交换矩阵中两行的位置
上传时间： 2015-06-18
上传用户：stvnash
车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
回溯（b a c k t r a c k i n g）是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯，首先需要为问题定义一个解空间（ solution space），这个空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。在迷宫老鼠问题中，我们可以定义一个包含从入口到出口的所有路径的解空间；在具有n 个对象的0 / 1背包问题中（见1 . 4节和2 . 2节），解空间的一个合理选择是2n 个长度为n 的0 / 1向量的集合，这个集合表示了将0或1分配给x的所有可能方法。当n= 3时，解空间为{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
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上传时间： 2014-01-17
上传用户：jhksyghr
考察例1 4 - 8中的1 4个点。A中的最近点对为(b,h)，其距离约为0 . 3 1 6。B中最近点对为 (f, j)，其距离为0 . 3，因此= 0 . 3。当考察 是否存在第三类点时，除d, g, i, l, m 以外 的点均被淘汰，因为它们距分割线x= 1的 距离≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比较区中没有点，只需考察i 即可。i 的比较区中仅含点l。计算i 和l 的距离，发现它小于，因此(i, l) 是最近
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上传时间： 2013-12-03
上传用户：66666
一个旅行家想驾驶汽车从城市A到城市B（设出发时油箱是空的）。给定两个城市之间的距离dis、汽车油箱的容量c、每升汽油能行驶的距离d、沿途油站数n、油站i离出发点的距离d[i]以及该站每升汽油的价格p[i],i=1,2,…,n。设d[1]=0<d[2]<…<d[n]。要花最少的油费从城市A到城市B，在每个加油站应加多少油，最少花费为多少？
上传时间： 2013-12-31
上传用户：redmoons
// 带有列主元的高斯消元法 // 功能： 求解线性方程组 Ax = b // 参数： A － 指向n*n系数矩阵的指针 // b － 常数向量的指针 // n － 方程组的维数 // 返回值：0 － 如果成功。线性方程组的解保存在 b 中 // 1 － 求解失败
上传时间： 2013-12-18
上传用户：xcy122677
