第二章,基础知识 第四章,分治法 第五章,贪心算法 第六章,动态规划 第八章,回溯法 第九章,分枝-限界法
2024-04-19 22:25:13 590KB 贪心算法 动态规划
1
PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器,而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态,同时,存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点,因此,将变异粒子群优化算法(Mutation Particle Swarm Optimization,MPSO)运用于BP-PID的参数整定过程中,设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制,以种群适应度方差与种群最优适应度值为标准,进行种群变异操作,可以克服早熟,提高收敛精度和PSO的全局搜索能力,使MPSO优化的BP神经网络整定的PID控制器能以更快的速度、更高的精度完成过程控制操作。在实验中,通过比较BP-PID、PSO-BP-PID以及MPSO-BP-PID三控制器仿真结果,证明了所提MPSO算法的有效性和所设计MPSO-BP-PID控制器的优越性。
2024-04-19 09:17:45 670KB
1
《算法设计与分析基础(第3版 影印版)》在讲述算法设计技术时采用了新的分类方法,在讨论分析方法时条分缕析,形成了连贯有序、耳目一新的风格。为便于学生掌握,本书涵盖算法入门课程的全部内容,更注重对概念(而非形式)的理解。书中通过一些流行的谜题来激发学生的兴趣,帮助他们加强和提高解决算法问题的能力。每章小结、习题提示和详细解答,形成了非常鲜明的教学特色。, 《算法设计与分析基础(第3版 影印版)》特色:, 独辟蹊径,采用一种更全面的算法设计技术分类方法, 涵盖递归与非递归算法的数学分析,也涉及经验分析和算法可视化, 探讨算法的局限性及解决方法, 将算法视为解决问题的工具,通过谜题和游戏来开拓算法思维, 为学生提供600多道习题(含提示),为教师提供有详细解答的教师手册
2024-04-18 19:18:18 20.18MB 算法设计
1
旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)是数学领域中著名问题之一。本文档内含有多个TSP的实现算法及相应代码,主要有模拟退火算法和遗传算法。实现语言有c ,c++和matlab
2024-04-17 18:13:17 141KB
1
资源介绍:。相对于之前的版本更新:。1、所有方法都增加了 路径 参数,方便操作路径指定的值。2、路径参数增加了\ 转义符,比如属性名本身包含. 就可以用\. 比如:192\.168\.0\.1。3、移除了 属性是否存在 和 成员是否存在 方法,因为直接用 zyJSon.是否存在 方法就可以了。4、修改了,zyJson.添加成员 和 zyJson.添加属性 方法是添加的副本,所以被添加的对象变量可以重复使用。5、支持对没有引号的属性名进行解析,如 “{name='xxx'}” name可以没有引号。资源作者:。kyozy。资源界面:。资源下载:。
2024-04-17 13:52:31 333B SanYe
基于Java的实例源码-用Java加密类实现DES、RSA及SHA的加密算法.zip
2024-04-17 00:08:07 47KB Java
1
针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出。将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型。以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比。结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效。
2024-04-16 15:39:37 687KB 遗传算法 开关磁阻电机 优化设计
1
初版代码,正侧视条件下,进行脉内运动补偿和距离徙动补偿,参考文献请看2021年国防科大的博士论文《微小型无人机载FMCW-SAR成像技术研究与系统实现》,这是我认为写的最详细公式最规范的一篇博士论文,有Ian. G. Cumming的风格,非常推荐!
2024-04-16 11:27:34 2KB MATLAB FMCW
1
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种概率型优化算法,用于在给定大的搜索空间内寻找问题的最优解。该算法模仿了物理退火过程,即固体物质加热后再缓慢冷却以减少系统的能量,达到更稳定的状态。在模拟退火中,"能量"对应于优化问题的目标函数值,"温度"则是一个控制参数,用于决定接受较差解的概率,以避免陷入局部最优。 以下是一个使用Python实现的模拟退火算法示例: 在这个例子中,cost_function 是我们要优化的目标函数,neighbour_function 用于生成当前解的邻近解,simulated_annealing 函数实现了模拟退火算法的主体逻辑。我们从一个随机初始化解开始,通过不断迭代、生成新解、评估和接受或拒绝新解来寻找最优解。 请注意,模拟退火算法的性能高度依赖于初始温度、降温速率、最大迭代次数等参数的设置,以及邻居函数和目标函数的设计。在实际应用中,可能需要根据具体问题调整这些参数和函数。
2024-04-16 01:06:18 2KB 模拟退火算法 python
1
【智能优化算法】基于遗传算法求解非线性目标函数最小值问题含Matlab源码.zip
2024-04-15 20:21:32 740KB matlab
1