采用改进的层次分析法分析道路状况的多种因素，得出了当道路发生紧急事故时，符合时效性、安全性、经济性的路段权值。然后根据实时交通信息，利用改进的Dijkstra算法，探索了路径权重计算方法，建立了交通网络的运行时间的加权图，验证了本方法在实际交通网络中的应用，证实了方法的有效性和可行性。

梯度下降法介绍梯度下降法介绍梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法

基于正点原子的stm32f4，使用两个定时器，一个作为标准信号输入（已知的），用示波器输入5khz的信号就可以了，记得改参数。另一个用来当作定时器。

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ACM程序设计，算法竞赛，分治法的课件，相关练习，以及各种题型，由简单到复杂，由容易到困难的各个阶段。是学习这一基本算法的很好的辅助资料。

理论辅助： 回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为： 1、定义一个解空间，它包含问题的解。 2、利用适于搜索的方法组织解空间。 3、利用深度优先法搜索解空间。 4、利用限界函数避免移动到不可能产生解的子空间。 问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。 还是那个基调，不喜欢纯理论的东西，喜欢使用例子来讲诉理论，在算法系列总结：动态规划(解公司外包成本问题） 的那一节里面 我们举得是经典的0-1背包问题，在回溯算法里面也有一些很经典的问

最优化方法实验之外点法 #include #include #define MAXDEM 10 struct MODEL { double (*g[10])(double *); double (*f)(double *); int stNum; } Model; double f(double x[]) { return x[0]+x[1]; } double g1(double x[]) { return -x[0]*x[0]+x[1]; }

这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

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