计算机软件技术基础 实验报告I数据结构 实验一约瑟夫斯问题求解 一问题描述 1.实验题目编号1,2,n的n个人顺时针围坐一圈每人持有一个密码正整数 开始选择一个正整数作为报数上限m从第一个人开始顺时针自1报数报到m的人出列将他的密码作为新的m值从他在顺时针方向下一个人开始重新从1报数直至所有人全部出列 2.基本要求利用单向循环链表存储结构模拟此过程按照出列的顺序印出个人的编号 3.测试数据n=7,

有个人用可装10千克油的桶装了一桶油去卖,正好来了两个买油的,每人要5千克,但是没有秤,只有两只空桶,可以分别装7千克和3千克油.请你想个好办法,利用这三个桶分出5千克的油.

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基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf 摘　要: 　为求解大规模TSP 问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型 ,和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法 . TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比,PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显. TMSM很好地体现了免疫系统的特性,PIMCSA 是适合求解大规模复杂优化问题的并行人工免疫算法,具有良好的可扩展性. 关键词: 　TSP; 并行人工免疫系统; 克隆选择; 免疫记忆 1 　引言 旅行商问题 是经典的组合优化问题,具有很强的工程背景和广泛的应用价值. TSP 问题可以形式化描述为:已知N 个城市C = { C1 , C2 , ⋯, CN} , 以及任意两城市之间的距离d , 求一条经过C 中所有城市一次且仅一次的闭合路径Cx = { Cx , Cx , ⋯,Cx } 使得总行程最小 .对于大规模TSP 问题,人们倾向于用有限的时间找到可接受的近似解. 求解TSP 问题的近似算法分为环路构造算法和环路改进算法两类. 环路构造算法从某个非法解出发,逐步改变路径,直到得到一个合法路径为止.这类算法包括:最近邻算法,贪心算法,Clarke2Wright 算法,Christofides 算法等[1] . 环路改进算法则在给定初始合法解之后,使用某种策略寻找质量更好的解. 这类算法包括:局部搜索策略 ,禁忌搜索[1] ,模拟退火[1] ,遗传算法[3] ,蚁群算法[4] ,粒子群算法[5] ,多级算法[6 ,7] ,免疫算法[8]等. TSP 问题的解空间随着问题规模的增大而迅速膨胀,面对大规模TSP 问题庞大的搜索空间,单个计算机的计算能力已经远不能满足搜索算法对时间的要求. 并行算法求解大规模TSP 问题越来越受到研究者的关注,出现了并行蚁群算法[9 ,10]研究的一些成果,目前尚处于起步阶段. 本文工作尝试设计并行的免疫算法来解决这一复杂问题. ....... 后面主要是新提出的算法性能分析和仿真及结论,本文是2008年底新发表的,估计网上现在还不能下载,我是从学校论文数据库中下载的,以供需要者共享资源.

【vrp问题求解】基于遗传算法的带时间窗的车辆路径问题VRPTW.md

物资运输最优方案的求解过程中通常涉及大量的数学运算，其算法是求解中的一大难点。以运输问题中一个典型的案例为例阐述了基于Matlab的定量分析方法，解决了运输最优方案编制中求解这一大难题"可以广泛应用于物流配送领域"对实践工作具有较强的指导意义。

《C++数据结构原理与经典问题求解》是左飞老师所著的经典书籍，在经典数据结构和算法问题中融入了许多实践相关内容！ 此为本书配套源代码。

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