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参考： R. Raheli、A. Polydoros 和 Ching-Kae Tzou，“每个幸存者处理：不确定环境中 MLSE 的一般方法”，在 IEEE Transactions on Communications，第一卷。 43，没有。 2/3/4，第 354-364 页，1995 年 2 月/3 月/4 月。

为解决基本遗传算法在实际应用中存在的收敛速度低及稳定性差的问题.采用了单纯同伦算法与基本遗传算法相结合的改进算法,将n维函数优化问题放到高一维的空间中.改进后的算法通过同伦参数的变化设置跟踪路径,使用网径渐细的单纯剖分,使目标解的精度随着算法的迭代过程逐渐提高,在不损失算法效率的前提下提高了算法的精度;算法依据单纯剖分的顶点整数标号信息作为判断收敛的标准,改善了基本遗传算法判敛标准受人为因素影响的缺点,提升了稳定性.优化算例表明:与相关文献的优化算法相比较,改进后的遗传算法有更高的效率及更高的精度.

算法设计与分析课本上配套的c++版中位数问题~~有注释~希望对大家有帮助

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王浩算法的java版，不是自己写的，但是觉得写的相当好，大家也参考一下，绝对收获不少

针对静态的Bayer抖动算法会产生块状效应的缺陷，提出了随时间变换抖动矩阵的动态Bayer抖动算法。该改进算法主要根据人眼的视觉特性，对每帧视频图像套用轮换的Bayer抖动矩阵模板，通过多帧图像叠加，消除块状效应。用VerilogHDL对改进的抖动算法进行行为级描述，该图像抖动模块设计可支持1～4bit抖动，通过仿真和综合，用FPGA进行了硬件实现。验证结果表明该动态抖动算法易于硬件实现，适用于动态图像的实时处理，并且在保持静态抖动算法优点的基础上，有效消除了块状效应。

matlab编写的LSB算法，希望对大家有所帮助

matlab中inv的函数代码MIACE MI-ACE和MI-SMF目标表征算法Matlab实现 注意：如果在任何出版物或演示文稿中使用了MI-ACE或MI-SMF算法，则必须引用以下参考文献： A. Zare，C。Jiao和T. Glenn，“区别多实例高光谱目标特征”，在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol。1中。 40号10，页2342-2354，2018年10月1日。doi：10.1109 / TPAMI.2017.2756632 注意：如果在任何出版物或演示文稿中使用此代码，则必须引用以下参考文献：A. Zare，C。Jiao和T. Glenn。 （2018年10月19日）。 GatorSense / MIACE：版本1（版本v1.0）。 Zenodo。 运行MI-SMF或MI-ACE的命令： [optTarget，optObjVal，b_mu，sig_inv_half，init_t] = miTarget（数据包，标签，参数） 输入： + dataBags-单元格数组，其中每个单

我以前使用的是笨办法，就是将两个软件打开，一个电脑执黑人执白，一个电脑执白人执黑，然后跟局两个软件的走步，来回在摆子即可。现在介绍一种能够让电脑间自动实验对弈的方法。 首先算法必须支持GTP，即Go Text Protocol， 是一种用文本方式与计算机围棋算法交流的协议。是GMP（Go Modem Protocol）协议的改进版。 由于其简单方便易读，现在很多围棋算法都遵循此协议。 其次需要有能够连接两个算法的平台，这里主要介绍GoGui。这是一款开源软件，本身只提供围棋对弈的界面，不自带围棋算法。如果想要实现人机对弈，需要连接相应的围棋算法即可。