大题上完整的朱、刘算法是由四个大步骤组成的： 1、求最短弧集合E 2、判断集合E中有没有有向环，如果有转步骤3，否则转4 3、收缩点，把有向环收缩成一个点，并且对图重新构建，包括边权值的改变和点的处理，...4、展开收缩点，求得最小树形图。 ? 因为我们ACM一般情况下都是在考察队最小树型图的权值问题，所以一般省略步骤4，对于其环的权值和在中间处理过程中就可以处理完毕。所以我们这里就不多讨论第四个点了。...，它没有入边，那么说明不存在最小树形图，所以这个时候算法结束，回到主函数。...E之后，对于没有弧的集合E中的所有边（包括能将收缩点展开的边）就是我们要求的最小树形图的边集。...&& w[j][k]-w[pre[k]][k] < w[j][i]) w[j][i] = w[j][k] - w[pre[k]][k]; } } 完整的朱、刘算法代码实现（没有展开收缩点的
图1 爬山算法搜索极大值动态演示 没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。...顾名思义，爬山就是我们日常所理解的爬山运动，而目的就是要登上山顶，想要到达山顶，每一步应该是向着山顶迈进的，经过一步一个脚印终于到达了山顶，就能真正体会到什么是“山登绝顶我为峰”豪迈姿态。...是的，以上的开场白也说明了爬山算法的优缺点，爬山算法可以很好地求解局域(当地)极大或极小值，但并不能求解全局(全世界)最大或最小值。 爬山算法是一种采用启发式搜索方式来完成局域优化的智能算法。...爬山算法描述如下：对于目标函数f(x)，随意选择定义域范围内的一个节点作为起始节点，计算当前的节点与周围的近邻节点的函数值f(x')，并进行比较。...假设寻找最大值，如果当前节点的函数值为最大，返回当前节点，并取其值为最大值 ，否则用最高的近邻节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的，如此循环直到达到最高点。
遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!...随着种群向前进化，逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法...):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end 遗传算法程序...ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300); end end Scorek(k)=sum(ScoreBin); end ScoreN=ScoreN-Scorek; 遗传算法程序...、两点变异的改进的加速遗传算法（IAGA） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 这是通过传统互相关的方法来进行声源定位的程序，做完互相关之后，红色标注的程序行，应该如何理解呢，是通过什么方法来实现最终延迟差的估计的呢？...plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,...Rlen,’biased’); %求MIC A、C信号互相关 [val,DelayDifferAB]=max(rMicAB); %互相关最大值的位置体现了延迟差。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说基于matlab的遗传算法_最大覆盖问题matlab,希望能够帮助大家进步!!!...2016年9月7日星期三 T.s.road 总结笔记 遗传算法解决全局优化（即为最值点如图中C，D），而局部最优解决的是极值点问题（如图中A，B） 1....遗传算子 遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。...交叉运算是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征，它在遗传算法中起关键作用，是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。...遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅助方法，它决定了遗传算法的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法，对比于树的遍历搜索，需要考虑到的问题是：同一个节点的重复访问，所以需要对于已经访问过的节点进行标记。...我们假设无人车需要从A点（左下侧浅绿色）移动到B点（右上侧浅黄色），但是两点之间被障碍物隔开，我们使用矩阵的形式来构建地图，其中元素为0的矩阵坐标视为可走的，值为1的视为不可走的。...，下面我们基于可以移动的四个动作（上、下、左、右）来进行搜索，我们使用openList来维护需要展开的待搜索的节点，在最开始的时候，只有起点这一项。...之后，openList里面的元素可能是会经过的，也有可能是不经过的，但是经过的点都应该在openList中存在或者曾经存在。...算法伪码： function AStar_Routing(Gragh(V,E),src,dst) create vertex List openList create vertex List closeList
)分类算法。...所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小； 主要考虑因素：距离与相似度的； 二、举例说明 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx
Neville算法MATLAB实现 初始值 计算表格 计算结果 算法伪代码 代码实现 x_input=[1.0,1.3,1.6,1.9,2.2]; neville(x_input,1.5,10^(-2)
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 晚上看到个帖，matlab演奏卡农，眼前一亮，以前从没想过用matlab出声，作者真乃大牛。...看到一条评论：卡农算什么，有本事来最炫民族风。。。。于是我就手贱了。。。 花了几个小时。。。1/3在读懂卡农的程序，1/3在学习简谱知识(还好小学初中学过点)，1/3在把简谱转换成代码。。。...不多说，程序如下，欢迎试听哈： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Most shining national wind//最炫民族风 on Matlab %...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
粒子群算法的基本思想是模拟鸟群随机搜寻食物的捕食行为，鸟群通过自身经验和种群之间的交流调整自己的搜寻路径，从而找到食物最多的地点。...粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。...粒子群算法中所涉及到的参数有： 种群数量：粒子群算法的最大特点就是速度快，因此初始种群取50-1000都是可以的，虽然初始种群越大收敛性会更好，不过太大了也会影响速度； 迭代次数：...不同于遗传算法，粒子群算法不需要编码，直接利用粒子的位置来表示自变量，每个粒子的位置都由自变量的个数和取值范围决定，而速度由自变量的个数和速度限制决定，形式如下，其中d代表空间维数(自变量数）：...如果想看粒子群算法中粒子的搜索过程的可以将代码中注释掉的三行代码放上去。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...%清楚窗口内容和变量 clear clc pc = 0.8 ;%交叉率 pm = 0.05 ;%变异率 Iter_N =100; %迭代最大代数 popsize = 10; %种群规模，个体的集合...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 【实例简介】 经典手眼标定算法matlab代码，程序作者为 Christian Wengert 。...工具箱包含的主要算法有Tsai-Lenz算法、NAVY算法(Park)、INRIA算法(Horaud)以及对偶四元数手眼定标算法 【实例截图】 【核心代码】 1cdffffa-57b3-468c-8073
（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”） 我们从一元函数出发，已知这样一个函数...： 在matlab下绘制该函数图像 我们可以发现 x=-1:0.01:2; %从-1到2 每隔0.01取一个点绘制图像 y = x....而这里我们使用的就是遗传算法来解决这个问题，首先我们使用matlab中的ga()函数来直接寻找到答案。...本次遗传算法得出在1.9505有最小值0.0497 但是这个只是预测值 与真实值不同 每次遗传迭代的结果也是不同的 下次迭代结果有可能不是这个数值 Matlab工具箱函数 ga 是求最小值，...这也是为什么matlab里所有优化工具箱函数都是求最小值了 修改目标函数为 function y = simple_fitness(x) y = -x*sin(10*pi*x)-2 end 得到最大值是在
人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。...算法描述 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...4）迭代次数达到预设次数 一维函数寻优MATLAB代码： ①main.m MATLAB clc clear all close all tic figure(1);hold on ezplot('x*...MATLAB 智能算法-30个案例分析[J]. 2015.
为什么会有这么多基于群智能的算法，蚁群、粒子群、鱼群、烟花、炮竹、猪群、牛群、马群、羊群、猴群、鸡群。。。算法。？？？？？？...黑人问号.jpg 蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。...BA算法是模拟自然界中蝙蝠利用一种声呐来探测猎物、避免障碍物的随机搜索算法即模拟蝙蝠利用超声波对障碍物或猎物进行最基本的探测、定位能力并将其和优化目标功能相联系。...在蝙蝠搜索算法中,为了模拟蝙蝠探测猎物、避免障碍物,需假设如下三个近似的或理想化的规则： 1）所有蝙蝠利用回声定位的方法感知距离,并且它们采用一种巧妙的方式来区别猎物和背景障碍物之间的不同。...Maltab实现： 主函数代码： MATLAB function [bestMin, bestID] = MYBA() %A new modification approach on bat algorithm
题意 题目链接 Sol 朱刘算法？感觉又是一种神仙贪心算法 大概就是每次贪心的用每个点边权最小的入边更新答案，如果不行的话就缩起来找其他的边 不详细说了，丢链接走人..
先上图看一些算法效果 上图中从左到右依次是原图、photoshop去色结果、Matlab的rgb2gray函数处理效果、取rgb均值的效果、使用香港中文大学论文（见下）的结果...还有其他这方面研究有名的论文，见我的另一篇博文：http://blog.csdn.net/xingyanxiao/article/details/46891261 实验中用到很多不同类型的图片，这里选择两个代表性的来展示下效果...发现不同的去色算法存在非常大的差异。...，由于公司是做人脸相关的，针对公司应用场景的特别要求，需要对人脸尤其是唇部的灰度化对比度做一些提升。...经过多组图片实验，可以验证a分量对于唇色有较高的区分度。这是因为唇色偏红的原因。
) 3、MATLAB仿真实例 3.1 遗传算法求解一元函数的极值 3.2 遗传算法求解旅行商问题（TSP） 4、遗传算法的特点 1、遗传算法流程 遗传算法的运算流程如下图所示： 具体步骤如下： （...（3）变异概率 \(P_m\) 变异在遗传算法中属于辅助性的搜索操作，它的主要目的是保持群体的多样性。一般低频度的变异可防止群体中重要基因的可能丢失，高频度的变异将使遗传算法趋于纯粹的随机搜索。...3、MATLAB仿真实例 3.1 遗传算法求解一元函数的极值 例 2.1 用标准遗传算法求函数\(f (x) = x+10\sin(5x)+7\cos(4x)\) 的最大值，其中 \(x\) 的取值范围为...MATLAB 源程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%标准遗传算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化参数%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear...优化后的路径以及其适应度进化曲线如下图所示： MATLAB 源程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%遗传算法解决 TSP 问题%%%%%%%%%%%%%%% clear all; %清除所有变量
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