在 Objective C 中使用 Douglas-Peucker 线逼近算法进行路径优化

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C#模拟智能驾驶直线调整算法软件（工程文件）

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遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其具有健壮性，特别适合于于传统搜索算法解决不了的复杂的和非线性问题。

算法分析与设计软件工程.ppt

Magpie 可以将任意窗口放大至全屏，内置大量缩放算法/滤镜。主要用于游戏窗口的放大显示，适用于不支持全屏模式，或者内置的全屏模式会使画面模糊的情况。 Github链接：https://github.com/Blinue/Magpie

软件程序的实施计划书模板，分享出来 《算法软件项目实施计划书》的用途： 1.项目实施计划是项目开始实施的整体规划； 2.项目实施的进度控制的依据； 3.指导双方项目实施小组进行项目实施的关键资料； 项目实施计划主要是在工作任务书基础上的内容的补充，并且是经过实施双方多次沟通后，并结合企业现状制定出来的项目整体规划书，明确项目实施的具体时间，阶段任务，负责人等相关内容，通过项目前期的规划指导项目实施双方的项目组成成员完成不同的任务，并且让项目成员清楚的知道在不同的阶段，应投入不同资源，实施工作的重点不同，最终可以保证项目的质量和进度。

10.2 离散分数傅里叶变换算法 利用前述关于离散傅里叶变换的算法公式，可以得到离散分 数傅里叶变换算法，即离散分数傅里叶变换算法。 10.2.1 离散分数傅里叶变换 根据离散傅里叶变换的矩阵形式，定义记号          3,2,1,0, ,...,, 10   lxxx lNlill X (10.2.1) 它们的递推关系是       3,2,1,0, 011   l lll XEEXX (10.2.2) 当 0l 时，对应的是原始数字信号；当 1l 时，相应的是原始信 号的离散傅里叶变换。利用这些记号，定义幂次 的离散分数傅 里叶变换为          0 3 0 3 0 XEXX            l l l l l l AA   (10.2.3) 这里   3,2,1,0, jAj  是的连续函数。引入矩阵记号     3 0l l lA EE   (10.2.4) 称为矩阵 E 的次幂（定义在后面）。那么，幂次 的分数离散 傅里叶变换可以写成    0 XEX   (10.2.5) 其中   3,2,1,0, jAj  是只与 有关的系数,它使得   sFR ,   全 体生成的矩阵族  RFs  ; 满足如下公理。

电子书，共353页，本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论和方法，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。