该算法有助于初学者深入理解遗传算法，运用遗传算法求解最大值问题，求解TSP问题中的最短路径，问题中的求解的函数会在下一个帖子发布，如有问题可以询问QQ1846403892

通用模拟退火优化算法的 Julia 代码。该代码可以找到连续变量的多模态函数的全局最大值（或最小值）。 使用‘模拟退火’算法最小化连续变量的多模态函数，本文的勘误表可在此处获得 该代码是通用的，可以应用于具有任意数量参数的优化问题。优化参数的个数称为优化空间的维度（代码中用变量“D”表示）。要使用代码，必须定义优化空间的维度和边界 算法最大化函数fitness.jl。存储库中存在的 Fitness.jl 文件中实现了一组基准函数。用户可以使用他/她自己的健身功能。适应度函数的输出需要是单个标量值。对于自定义适应度函数，主优化代码中只需要很少的调整。只有维度 (D) 和边界（数组 bL 和 bU）必须根据适应度函数进行调整。代码应该可以正常工作，无需任何进一步的修改。 优化算法的行为由代码中的以下参数决定： gmax = 1000; # Maximum number of generations (max iteration number) Ns = 20; # tests for step variation NT

cpp代码-大作业第二题: 输入一个5行5列的二维数组，编程实现： (1) 求出其中的最大值和最小值及其对应的行列位置； (2) 求出上三角上各元素之和（上三角的元素a[i][j] ，i+j<5）。

主要介绍了 mysql获取分组后每组的最大值实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下

对于任意大小的数组，它对有效列数组进行排序并返回最大的 n 个元素。 最大值的列索引转换为下标，下标作为数组中的行返回。 存在仅考虑唯一值的选项。 没有优化，但意味着在大多数情况下都能正常工作。 未在稀疏数组上测试。 函数只是推荐作为一个方便的函数放入您的个人工具箱。 要找到最小值，只需否定输入数据集和输出值。

对齐矩阵条目，使时间序列的中心对应于时间序列的最大值。

利用模拟退火算法实现解决多元函数（一元函数）最优值问题（单目标问题），读者根据代码修改测试函数，不管是一元还是多元，都可以解决其最优话问题。

该代码采用python编写模拟退火算法，整个过程中可以根据更改代码求解最大值与最小值。 1. 模拟退火算法的原理： 输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 输出：最优的自变量值、最大/最小值 （1）给定初始值温度T，退火控制参数k，初始点x0(该点为随机选择点),并计算f(x0) （2）随机产生扰动r=(2*rand-1)*delt;新店x1=x0+r,同时计算f(x1)、f(x1)-f(x0) (3) Metropolis准则，若f(x1)-f(x0)>0,接受该点（更新x0），且接受概率为p=exp(-(f(x1)-f0)/T)，若p>r(r为0-1上的随机数)，接受该点（更新x0），否则放弃该点 （4）执行降温操作：T=T*k;返回（2）继续 （5）执行上述步骤，结束

双峰和多峰函数最大值的遗传算法求解.doc

1、计算S=1+2+3+4+……+N直到和大于500为止 2、从键盘输入学生成绩（A、B、C、D），自动汇总并显示各类分数的人数 3、动态输入20个二位无符号数，找出其中最大数并显示 4、设数据区有两个字符串，串1的长度为5，串2的长度为10。编程：若串2的最后5个字符和串1相同，则置FLAG单元为“Y”，否则置为“N” 5、编写打印图形程序 6、用子程序结构编写程序：从键盘入一个二位十进制数的月份（01~12），然后显示相应的英文缩写名 7、数组排序 8、求三个数中最大的数