它使用粒子群优化算法找到变量函数的最小值。 % 输入参数为： % -func: 目标函数的最小化句柄％-numInd：这是群体元素的数量% -range: 必须创建元素的范围% -n_var: 函数变量的个数% -tolerance：它是群体停止标准的容忍度％ 半径％-numIter：这是最大迭代次数% -pesoStoc：这是群体的可移动性% % 输出参数为： % -p_min: 最小点查找% -f_min：函数的最小值% -iter：处理的迭代次数

遗传算法GA两个变量求函数的最小值，仅供参考学习交流

这是一个非常简单的函数，可以在任何维数组中找到局部最大值。 尽管它很简单，但它仍然给出了不错的结果。 我使用 imdilate() 函数作为最大操作，然后将数据与结果进行比较。 该函数接收三个参数： 数据，一个向量，定义了每个数据维度中峰值之间的最小距离。 和一个标志，要么排除相等的点，要么不排除。 使用示例： a = cumsum(randn(1000,1)); 峰值 = localMaximum(a,[100]); 数字; 情节（一）； 坚持，稍等; plot(peaks,a(peaks),'ro'); [xy] = meshgrid(-6:0.1:6,-6:0.1:6); a = sinc(x).*sinc(y); lMaxInd = localmaximum(a,[20 20]); lMinInd = localMaximum(-a,[20 20]); 数字; 网格（x，

二元函数为y=x1^2+x2^2,x∈[-5,5] NIND=121; %初始种群的个数(Number of individuals) NVAR=2; %一个染色体（个体）有多少基因 PRECI=20; %变量的二进制位数(Precision of variables) MAXGEN=200; %最大遗传代数(Maximum number of generations) GGAP=0.8; %代沟(Generation gap)，以一定概率选择父代遗传到下一代 trace=zeros(MAXGEN,2); %寻优结果的初始值 Chrom=crtbp(NIND,PRECI*NV

在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里，n个居民点散乱地分布在不同的街区中。用x 坐标表示东西向，用y坐标表示南北向。各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值|x1-x2|+|y1-y2|度量。居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置，使n个居民点到邮局的距离总和最小。

求学生成绩平均值，最小值.docx

GA_tsp TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。使用遗传算法解决att48问题，即48个城市的旅行商问题，该问题目前的最优解是10628，受个别参数影响，所设计的算法所得到的最优结果是10648，相对误差为0.18818216%。 att48.txt ----- 48个城市的坐标 CalDist.m ----- 计算个体的总路径 cro.m --------- 交叉函数 drawTSP.m ----- 根据坐标作图 GA.m ---------- 主函数 mut.m --------- 变异函数 objf.m -------- 适应度函数 pro.m --------- 判断是否需要变异、交叉 sel.m --------- 选择函数

Python实现列表划分求子列表和之差最小值，从长度为n的列表中随机取m个元素，将取出的m个元素重新赋值给一个list，返回列表list，'将',list,'划分为',[l for l in mi if sum(l)==maxx],'中的任意一个子列表时,与列表剩余元素之和的差为最小值，为',sum(list)-2*sum(le[0])。

好久没有写博客了，这一段时间主要在准备为将来找工作复习，今天我就总结一下关于如何查找数组的前K个最小值实现方法，查找前K个最小值实现方法很多。

最大值和最小值滤波器 中值相当于顺序排列数值中间的那个数，若是用序列中最后哪一个，则得到最大值滤波器，由下式给出： 这种滤波器在发现图像中的最亮点时非常有用。 起始位置的滤波器称为最小滤波器，由下式给出： 这种滤波器在发现图像中的最暗点时非常有用。