本资源是基于学生时代的完整的数据结构课程设计 实现的思路是： 利用了栈的数据结构，一方面便于结合递归算法实现求解，一方面利用了共享栈使得存储效率达到最高。

克里金法 未维护。 旧代码。 我并不为此感到自豪。 这是一个 Fortran 代码，用于为预先确定的网格或通过自适应顺序采样构建的网格执行 Cokriging 方法，即克里金方法。 我目前也在努力将它与优化方案结合起来。 安装先决条件 此设置需要安装以下库： BLAS LAPACK LAPACK95 FortArrange （可以在 github @ 上找到） makefile 是为 ubuntu 设置的，其中包含正常路径中的库以及以下模块文件夹： /usr/lib/lapack95_modules/ /usr/lib/fortarrange_header/

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采用混合遗传算法求解多约束背包问题．首先构建多约束背包问题的数学模型，然后采用多维实数编码方式的遗传算法，结合附带染色体库技术、局部启发式算子和扰动算子对问题进行求解，并给出了一个实验实例．实验证明文中采用这种混合遗传优化算法解决多约束背包问题切实可行，有较高的搜索效率．

均使用python环境求解，没有调包，从逻辑上实现遗传算法 包含一个GA求解函数解的简单案例 还有一个遗传算法求解一物流调度问题案例：现场有10个配送地点，现在要再区域内选择两配送中心使得配送中心到配送地的总曼哈顿距离最短，自己DNA长度为24，其中前10个位0-1变量，即确定配送至第一个配送中心的配送地有哪些，10-20位也是0-1变量即配送至第二个配送中心的配送地，后面4位分别为配送中心的x、y坐标(自己调整时就要根据这个逻辑修改DNA长度，如3个配送中心应包含30个0-1变量，总DNA长维36)，代码注释相对清晰，基本用到的函数功能和语句功能均有说明，方便初学者修改学习

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A*算法解决传教士与野人过河问题 * 程 序 说 明 * * 功能: 用A*算法求解传教士与野人问题。M=C=5, K=3 * * 说明: * * 本程序按照《人工智能导论》一书所介绍的A*算法求解传教士与野人问题。

提出采用模拟退火算法(simulated annealing，SA)来数值求解线热源反问题．探讨了如何设计算法使之适合反问题求解，并给出了算法求解的伪代码；通过线源正问题的模拟数据，使用设计的SA算法进行反问题求解，以此来验证算法求解的准确性和可靠性，并对一组实测数据进行了计算．结果表明，该算法不但可以实现两个参数同时、快速反演，而且具有求解精度高，对初始条件依赖少，编制容易等优点．

数独 使用 OpenCV 的增强现实数独求解器。 用法 安装 pip install -r requirements.txt 主文件 usage: main.py [-h] [-f FILE] [-s] [-w] [-d] arguments: -h, --help show this help message and exit -f FILE, --file FILE File path to an image of a sudoku puzzle -s, --save Save image to specified file's current directory -w, --webcam Use webcam to solve sudoku puzzle in real time