计算积分，写程序计算E(x), x取值范围是[0,3], 步长为0.1, 自行选择积分方法和子区间数目. 如果程序运行正确, 画E(x) vs. x 的关系图.

#运用python实现差分进化算法计算函数最大值 import random import math import numpy as np import random cr = 0.6 Population = np.random.rand(100,2) cycle = 500 hig , low = math.pi , 0 def eval(x): y = 2*math.sin(x[0])+math.cos(x[1]) return y def main(): for t in range(cycle):#确定迭代次数 for i in range(len(Population)):#遍历种群中每一个个体 loc = np.random.randint(0,100,3)#生成三个随机整数，用于公式中随机选取三个点 new = Population[loc[0]] + 0.3*(Population[loc[1]]-Population[loc[2]])#老师给的公式 if random.random() eval(Population[i]):#优胜劣汰 Population[i] = new for j in range(len(Population[i])):#设置函数取值范围 if Population[i][j] hig: Population[i][j] = hig def result(): main() y_best = [] for i in range(len(Population)): y_best.append(eval(Population[i])) print("函数在x为",Population[y_best.index(max(y_best))],"时取得最大值") print("此时函数结果为：",max(y_best)) result()

开源项目推荐：GSL科学计算函数库(GNU Scientific Library)，实现VS2019源码编译 包含Win32和x64 https://libaineu2004.blog.csdn.net/article/details/103558341

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在c++工程中需要用到自相关计算，记得Matlab中的xcorr()函数还挺好用的，于是就试着把源码导出来了。压缩包中附有详细的导出过程，相信对于导出matlab的其他函数也有一定的参考价值。 Matlab支持导出.dll或者jar包，但是前者只能在Windows平台下运行，后者效率较低，而且很多算法底层都是用c++编写的，jar包并不适用，因此，还是个人觉得还是导出c++源码用途广泛一些~~