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Dijkstra算法
编程算法
javascript
其他
Dijkstra算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图(或无向图)的单源最短路径问题。
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2019-05-16
1K
0
让人改变行动的3个说服原则 | Tali Sharot | TEDxCambridge
其他
注意!本文所有内容都是作者根据Tali Sharot所讲内容归纳而成,不代表Tali Sharot本人立场。
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2018-12-28
518
0
开始使用MiniZinc
其他
MiniZinc是一个用来描述整数和实数的优化约束和决策问题的语言,它允许用户以接近问题的数学公式的方式编写模型。
mwangblog
2018-12-21
2K
1
分布估计算法解决旅行商问题(TSP)
其他
在用分布估计算法解决旅行商问题时,结构与传统的分布估计算法相似,只不过是把概率向量换成了“概率矩阵”而已:
mwangblog
2018-12-18
1.2K
0
分布估计算法求解0-1背包问题二
编程算法
其他
wgtsum(i, 1) = weightsumv(pop(i, :),weights);
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2018-12-18
501
0
蚁群算法解决旅行商(TSP)问题
其他
在更新信息素的过程中,只有最优路线上的信息素会进行增加操作,且不能超过信息素最大值。
mwangblog
2018-12-13
2.2K
0
蚁群算法规划路径
编程算法
机器人
其他
蚁群算法可以用于路径规划,在本例中,地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物,机器人从1x1处走到10x10处,使用蚁群算法找最短路径。
mwangblog
2018-12-12
2.2K
0
蚁群算法求函数最大值二
编程算法
其他
functionsants = edgeselection(ants, tau, P0, lamda, xl, xu, yl, yu)
mwangblog
2018-12-10
1.3K
0
几种蚁群算法介绍
编程算法
其他
最早的蚁群算法,其在小规模TSP中性能尚可,再大规模TSP问题中性能下降,容易停滞。其解决旅行商问题(TSP)过程大致如下:
mwangblog
2018-12-06
1.9K
0
蚁群算法简单介绍
编程算法
其他
蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是通过模拟蚂蚁觅食的原理,设计出的一种群集智能算法。
mwangblog
2018-12-06
1.5K
0
差分进化算法(DE)求函数最小值
其他
差分进化算法求函数 Z = 3 * cos(X .* Y) + X + Y , -4 <= X <= 4, -4 <= Y <= 4。
mwangblog
2018-11-30
1.9K
0
用遗传算法求函数最大值三:主程序和结果
其他
主程序 主程序如下: clear clc popsize = 30; % 种群规模chromlength = 10; % 染色体长度pc = 0.5; % 交叉概率pm = 0.05; % 变异概率maxgen = 20; % 最大迭代数lx = 5; ux = 10; bestfit = zeros(1, maxgen); bestobjvalue = z
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2018-10-18
523
0
遗传算法的基本概念
其他
遗传算法(genetic algorithm, GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法,遵循适者生存、优胜劣汰的法则。
mwangblog
2018-10-18
1.4K
0
用遗传算法求函数最大值一:编码和适应值
其他
求函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的最大值。
mwangblog
2018-10-18
2.2K
0
用遗传算法求函数最大值二:选择、交叉和变异
其他
选择(或复制)操作决定哪些个体可以进入下一代。这里采用轮盘赌法选择,这种方法比较容易实现。
mwangblog
2018-10-18
1.5K
0
Matlab中遗传算法工具箱的使用
其他
其中x是遗传算法得到的解,fval是解对应的函数值。fun是目标函数,nvars是自变量个数。
mwangblog
2018-10-18
3.8K
0
遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异
其他
随机选择两个个体,再随机选择一段基因进行交换,以完成交叉操作。交叉后可能会产生冲突(访问同一个城市两次),保持交换的基因段(之后简称为交换段)不变,取得冲突基因在交换段内的位置,将交换段外的冲突基因替换为另一染色体对应位置的基因。
mwangblog
2018-10-18
2.3K
0
遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果
其他
主程序如下: clc; clear; CITYSIZE = 10; % 城市个数 POPSIZE = 50; % 种群个数 PC = 0.4; % 交叉概率 PM = 0.05; % 变异概率 MAXGEN = 150; % 迭代次数 LEAVING = 5; % 父代保留
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2018-10-18
573
0
组块构建——《学习之道》(Barbara Oakley)读书笔记二
其他
高质量的组块构成的神经模型,不仅能与我们钻研的学科产生共鸣,也能在其他学科或生活领域产生反响。
mwangblog
2018-09-30
1K
0
专注模式和发散模式——《学习之道》(Barbara Oakley)读书笔记一
其他
专注模式的启动常常是因为已掌握的概念对你而言熟悉又轻松。发散模式能让学习更有深度和创造力。
mwangblog
2018-09-30
1.7K
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