马泽维兹 一个简单的交互式可视化工具，用于选择寻路算法。 用香草JavaScript编写。 包括加权算法（Dijkstra，A *）和非加权算法（BFS，DFS）。 这些是通过最小堆，堆栈和队列的组合来实现的。 控制项 单击并拖动任何空的图块以设置墙或权重。 单击并拖动开始/结束节点以重新放置它们。 选择一种算法或通过其下拉菜单调整其速度 使用颜色切换调整性能影响

遗传算法在计算机流体动力学中用于多目标优化 这是莱昂大学（University of Leon）为航空航天工程学士学位而开发的高级论文。 但是，这个项目是在佛蒙特大学的交流计划期间完成的。 本文的主要目的是将诸如遗传算法（GA）等超启发式优化方法与具有多目标（MO）的计算机流体动力学（CFD）模拟的航空航天案例相结合。 作者： 哈维尔·洛巴托·佩雷斯（Javier Lobato Perez） 顾问： 伊夫·达比夫（Yves Dubief）和拉斐尔·桑塔马里亚（Rafael Santamaria） 机构： 佛蒙特大学-机械工程系 该项目需要某些软件在计算机上才能正常运行。 必备条件是python （使用的版本为3.6.1 ）（使用jupyter notebook或jupyter lab执行笔记本并了解该过程的基本知识）， OpenFOAM （使用5.00版）和paraView （

Algorithm算法库的函数介绍word格式表格，方便打印 algorithm函数可以通过迭代器或指针访问的任何对象序列，例如数组或某些STL容器的实例。但请注意，算法直接通过迭代器对值进行操作，不会以任何方式影响容器的结构（它永远不会影响容器的大小或存储分配）。 ### C++标准库Algorithm知识点详解 #### 概述 C++标准库中的`<algorithm>`头文件提供了大量的通用算法，这些算法可以应用于多种容器类型，包括但不限于数组、向量、列表等。`<algorithm>`中的函数通常接受一对迭代器作为参数来指定数据范围，并能够直接对迭代器所指向的值进行操作，而不会改变容器本身的结构，如容器的大小或存储分配。 #### 不修改序列的方法 这部分方法用于检查序列中元素的状态或特性，不会改变元素本身。 - **`bool all_of(first, last, pred)`** - 功能：测试`[first, last)`区间内所有元素满足谓词`pred`时返回`true`，否则返回`false`。 - 示例：检查数组中所有数字是否都大于0。 - **`bool any_of(first, last, pred)`** - 功能：测试`[first, last)`区间内是否有至少一个元素满足谓词`pred`，若是则返回`true`。 - 示例：检查数组中是否存在任何偶数。 - **`bool none_of(first, last, pred)`** - 功能：与`all_of`相反，测试`[first, last)`区间内所有元素都不满足谓词`pred`时返回`true`。 - 示例：检查数组中是否没有负数。 - **`void for_each(first, last, fn)`** - 功能：对`[first, last)`区间内的每个元素应用函数`fn`，并返回函数`fn`的右值引用。 - 示例：对数组中的每个元素执行平方运算。 - **`InputIterator find(first, last, val)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次出现的值`val`，并返回指向该元素的迭代器。 - 示例：查找数组中第一个等于5的元素。 - **`InputIterator find_if(first, last, pred)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次满足谓词`pred`的元素，并返回指向该元素的迭代器。 - 示例：查找数组中第一个偶数。 - **`InputIterator find_if_not(first, last, pred)`** - 功能：与`find_if`相反，在`[first, last)`区间内查找首次不满足谓词`pred`的元素。 - 示例：查找数组中第一个奇数。 - **`Iterator find_first_of(first1, last1, first2, last2)`** - 功能：在`[first1, last1)`区间内查找首次出现在`[first2, last2)`区间内的元素，并返回对应的迭代器。 - 示例：查找数组1中首次出现在数组2中的元素。 - **`Iterator find_end(first1, last1, first2, last2)`** - 功能：在`[first1, last1)`区间内查找最后一次出现在`[first2, last2)`区间内的子序列，并返回对应的迭代器。 - 示例：查找数组1中最后一次出现在数组2中的子序列。 - **`Iterator adjacent_find(first, last)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次相邻重复元素，并返回指向该重复元素的迭代器。 - 示例：查找数组中首次出现的相邻重复元素。 - **`Int count(first, last, val)`** - 功能：统计`[first, last)`区间内等于`val`的元素数量。 - 示例：统计数组中等于3的元素的数量。 - **`Int count_if(first, last, pred)`** - 功能：统计`[first, last)`区间内满足谓词`pred`的元素数量。 - 示例：统计数组中偶数的数量。 - **`pair mismatch(first1, last1, first2)`** - 功能：查找`[first1, last1)`区间与以`first2`开始的序列首次不匹配的位置，并返回不匹配位置的迭代器对。 - 示例：找出两个数组首次不相等的元素位置。 - **`bool equal(first1, last1, first2)`** - 功能：判断`[first1, last1)`区间与以`first2`开始的序列是否完全相等。 - 示例：判断两个数组是否完全相等。 - **`bool is_permutation(first1, last1, first2)`** - 功能：判断`[first1, last1)`区间与以`first2`开始的序列是否是彼此的排列。 - 示例：判断两个数组是否互为排列。 - **`ForwardIterator search(first1, last1, first2, last2)`** - 功能：在`[first1, last1)`区间内查找首次与`[first2, last2)`区间匹配的子序列，并返回匹配起始位置的迭代器。 - 示例：查找一个字符串中首次出现另一个字符串的位置。 - **`ForwardIterator search_n(first, last, count, val)`** - 功能：在`[first, last)`区间内查找首次连续出现`count`次`val`的子序列，并返回匹配起始位置的迭代器。 - 示例：查找数组中首次连续出现4次数字2的位置。 #### 修改序列的方法 这部分方法会直接修改序列内的元素。 - **`Iterator copy(first, last, Iterator result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素复制到以`result`为起点的新区间。 - 示例：将一个数组复制到另一个数组。 - **`Iterator copy_n(first, n, Iterator result)`** - 功能：从`first`开始复制`n`个元素到以`result`为起点的新区间。 - 示例：复制数组前5个元素到新数组。 - **`OutputIterator copy_if(first, last, result, pred)`** - 功能：从`[first, last)`区间内复制满足谓词`pred`的元素到以`result`为起点的新区间。 - 示例：复制数组中的所有偶数到新数组。 - **`Iterator copy_backward(first, last, result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素复制到以`result`为终点的新区间。 - 示例：将一个数组反向复制到另一个数组。 - **`Iterator move(first, last, result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素移动到以`result`为起点的新区间。 - 示例：将一个数组移动到另一个数组。 - **`Iterator move_backward(first, last, result)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的元素移动到以`result`为终点的新区间。 - 示例：将一个数组中的元素反向移动到另一个数组。 - **`void fill(first, last, value)`** - 功能：将`[first, last)`区间内的所有元素设置为`value`。 - 示例：将数组中的所有元素设置为0。 - **`void fill_n(first, n, value)`** - 功能：从`first`开始的前`n`个元素设置为`value`。 - 示例：将数组前10个元素设置为1。 以上介绍了`<algorithm>`库中部分常用且重要的函数及其功能，通过这些函数的应用，可以极大地简化C++程序中对数据处理的复杂度，提高编程效率。需要注意的是，这些函数的具体用法和参数可能会根据编译器版本和标准的不同有所变化，因此在实际使用过程中应参照官方文档。

骨骼追踪 一种从二进制图像中检索拓扑骨架作为一组折线的新算法。 ：C，C ++，Java，JavaScript，Python，Go，C＃/ Unity，Swift，Rust，Julia，WebAssembly，Haxe，Processing，OpenFrameworks。 [] 介绍 传统上，骨架化（稀化）是一种形态学操作，用于将二值图像还原为其拓扑骨架，从而返回栅格图像。 但是，有时更需要矢量表示（例如折线）。 尽管可以使用轮廓查找来进一步跟踪结果，但是它们通常会给出封闭的轮廓，而不是单个笔触，并且由于骨架化过程的不完善而导致笔触宽度容易出现细微变化。 在此演示中，我们提出了一种基于可并

基于变区间遗传算法的SF6灭弧室结构优化设计，刘晓明，闻福岳，提出变区间遗传算法(VIGA)，并以550kV单断口SF6断路器灭弧室为研究对象，进行了触头结构优化设计，以实现灭弧室内的匀场设计，得到触�

多值神经元的CR-梯度学习算法的收敛性，徐东坡，梁爽，基于CR微分理论,我们提出一个CR梯度学习算法用于训练多值神经元模型。在训练样本是$k$-可分的条件下,我们证明了所提出的新学习算法�

Frenet-Serret框架是一种在数学和计算机科学中用于描述空间曲线的几何特性的重要工具。这个名为"Algorithm-frenet-serret-frames.zip"的压缩包文件包含了关于如何计算三维点及其切线路径上的Frenet-Serret帧的算法。在计算机图形学、机器人路径规划以及物理模拟等领域，这种算法有着广泛的应用。 Frenet-Serret框架由三个相互正交的向量组成：单位切向量T，单位法向量N，和单位副法向量B。这些向量定义了沿着曲线移动的参考系，使得它们始终保持与曲线的局部性质对齐。对于一个参数化的曲线r(t)（其中t是参数），以下关系描述了这三个向量随时间的变化： 1. **单位切向量T**：T是曲线在给定点的速度向量v(t)，即r'(t)，除以其长度，确保T始终具有单位长度。T指向曲线的前进方向。 2. **单位法向量N**：N通过向量T的旋转向量来定义，即N = T' / ||T'||，其中T'是T关于t的导数。N垂直于曲线的切线，指示曲线弯曲的方向。 3. **单位副法向量B**：B是N和T的叉积，即B = N × T，确保B与T和N正交。B反映了曲线的扭转或螺旋程度。 在实际应用中，如计算机程序，我们通常需要计算这些向量的值，以便进行各种任务，如路径规划、曲线拟合或几何分析。在"Algorithm-frenet-serret-frames-master"文件夹中，可能包含了一个C++、Python或其他编程语言实现的算法，用于高效地计算这些向量。 算法通常会涉及以下步骤： 1. 参数化曲线：需要将曲线表示为参数函数的形式，比如r(t) = (x(t), y(t), z(t))。 2. 计算速度向量：找到r'(t)，即曲线的切线向量。 3. 正规化切线：将速度向量除以其长度，得到单位切向量T。 4. 计算法向量：对T求导，得到T'，然后除以其长度，得到单位法向量N。 5. 计算副法向量：使用叉乘运算得到B = N × T。 6. 更新和迭代：如果需要在曲线的多个点上计算Frenet-Serret框架，可以继续对每个新的t值重复这些步骤。 这个算法的效率至关重要，因为可能需要处理大量数据点或实时计算。优化的算法可能包括使用数值积分技术、缓存中间结果或利用特定的数学技巧来减少计算复杂性。 Frenet-Serret框架是描述空间曲线动态特性的强大工具，而"Algorithm-frenet-serret-frames.zip"提供的算法则帮助程序员高效地实现这一理论。在实际应用中，理解和掌握这个算法对于解决涉及曲线分析的问题非常有益。

MOMSA（Multi-objective Mantis Search Algorithm）是一种用于解决多目标优化问题的智能算法，它是在群智能算法的研究领域中涌现出来的一项创新技术。多目标优化问题在现实世界的决策过程中非常常见，尤其是在需要同时优化两个或多个相互冲突的目标时。这类问题要求在多个目标之间找到平衡解，即所谓的Pareto最优解集。 多目标优化算法的设计和实现一直是计算智能领域的热点话题。MOMSA算法的设计灵感来自于一种名为螳螂的昆虫的生活习性，特别是在其捕食行为中的精确性和效率。这种算法通过模仿螳螂在捕食时的搜索策略来探索解空间，以此寻找满足多目标要求的优质解集。在算法中，每个个体都代表了一个潜在的解决方案，并通过群体的协同作用来优化目标。 MOMSA算法中，个体通常被赋予不同的角色和行为模式，它们在解空间中动态地调整自己的行为，以期发现全局最优或近似全局最优的Pareto前沿。算法的核心机制包括了信息共享、种群更新和环境选择等。信息共享让种群中的个体能够根据其他个体的经验来调整自己的搜索方向和位置，从而加速收敛。种群更新机制则确保了种群的多样性，防止算法过早地陷入局部最优。环境选择策略则负责在每次迭代后从当前种群中选择出表现优异的个体，以形成下一代种群。 MOMSA算法特别适合处理那些目标之间存在冲突和竞争的多目标问题，例如工程设计、生产调度、资源分配等领域。此外，算法的性能在很大程度上取决于参数的设置，如种群大小、迭代次数、信息共享的程度等，因此在实际应用中往往需要对这些参数进行细致的调整，以达到最佳的优化效果。 在实际应用中，MOMSA算法的实现需要一个有效的计算平台来支持复杂的运算和大量的迭代。Matlab作为一种广泛使用的数值计算环境，提供了强大的工具箱和便捷的编程接口，非常适合用来开发和测试多目标优化算法。Matlab的矩阵操作能力和丰富的数学函数库使得算法的编码和调试过程更加高效。 MOMSA算法的代码实现通常包括初始化种群、个体适应度评估、环境选择、种群更新等多个模块。在Matlab环境下，这些模块可以被封装在函数或脚本中，方便调用和修改。此外，Matlab的可视化功能也可以用于监控算法的运行过程和最终解集的分布情况。 MOMSA算法是一种高效且具有创新性的多目标优化算法，它结合了群智能搜索策略和Matlab强大的计算能力，为解决复杂的多目标优化问题提供了一种有效的途径。算法的设计和优化过程需要充分考虑多目标之间的权衡和种群多样性的维持，而Matlab平台的使用则大大提高了算法实现的便捷性和效果的可视化展示。

基于大蔗鼠优化策略：改进的大蔗鼠优化算法IGCRA与自然觅食行为结合的元启发式算法研究,改进的IGCRA：三大策略驱动的大蔗鼠优化算法(Greater Cane Rat Algorithm with Enhanced Strategies)在CEC2005测试中的表现及展望,改进的大蔗鼠优化算法（IGCRA），三个改进策略。 快人一步发paper 2024新算法——蔗鼠优化算法Greater Cane Rat Algorithm，GCRA，蔗鼠算法(GCRA)是受蔗鼠觅食和交配行为启发而提出的一种新的元启发式算法，该成果于2024年5月23日在线发表。 GCRA优化过程的灵感来自于大蔗鼠交配季节和非交配季节的智能觅食行为。 它们是高度夜行性的动物，当它们在芦苇和草丛中觅食时，它们会留下痕迹。 这些小路随后会通向食物、水源和住所。 探索阶段是当它们离开分散在它们领地周围的不同避难所去觅食和留下踪迹时。 据推测，雄性首领保留了这些路线的知识，因此，其他老鼠根据这些信息修改它们的位置。 在cec2005测试函数进行测试，有最优值，最差值，标准差和平均值和四个指标。 由于代码本身原因F14-F

CavalierContours是一个专门针对2D折线处理的开源库，它提供了丰富的功能，如折线的偏移、合并等，适用于计算机辅助设计（CAD）、计算几何、空间索引、计算机辅助制造（CAM）以及Hilbert曲线等相关领域。本文将深入探讨CavalierContours的核心特性、工作原理以及其在不同应用场景中的应用。 让我们了解一下折线偏移。在2D几何中，折线偏移是获取折线周围一定距离轮廓的过程。这在CAD系统中尤其常见，用于创建零件的边界或构建安全间距。CavalierContours库提供了高效且精确的偏移算法，能够处理各种复杂形状的折线，包括自相交和尖角。偏移算法通常涉及到线段的连接和拆分，以确保最终轮廓的连续性和封闭性。 接着是折线合并，这是一个将多条折线合并成单一连续路径的过程。在处理多个几何对象时，例如组合不同的零件或路径，这种功能非常有用。CavalierContours库通过识别和消除重叠部分，确保合并后的路径简洁而准确。 CavalierContours使用了计算几何中的核心算法，这些算法可能基于扫掠面、射线投射或其他数学原理。这些技术旨在保证几何操作的正确性和效率，同时减少因浮点误差可能导致的问题。 此外，该库还涉及到了空间索引的概念。空间索引是一种数据结构，能够快速定位和查询2D或3D空间中的对象。在处理大量几何元素时，这种索引可以极大地提高性能。CavalierContours可能使用了如四叉树、R树或B树等空间索引结构。 对于计算机辅助制造（CAM）领域，CavalierContours可以帮助生成刀具路径，这是将3D模型转换为机器可读指令的关键步骤。通过折线偏移，可以创建出切割或雕刻的边界，确保工具在加工过程中保持安全距离。 Hilbert曲线是CavalierContours提及的另一个主题，这是一种在2D网格上构造的分形曲线，具有良好的空间填充特性。在大数据可视化、图像压缩和多边形排序等方面，Hilbert曲线都有广泛应用。虽然CavalierContours主要关注2D折线处理，但理解Hilbert曲线的概念有助于拓展其潜在的用途。 作为用C++实现的库，CavalierContours利用了面向对象编程的特性，提供了易于理解和使用的API。开发者可以方便地集成到自己的项目中，进行二次开发，实现特定需求。 CavalierContours是一个强大且灵活的2D折线处理工具，它的核心功能如折线偏移和合并，对CAD、计算几何和CAM等领域有重大价值。通过利用高效算法和空间索引技术，该库在处理大量几何数据时表现出色。结合其他相关概念如Hilbert曲线，CavalierContours在解决实际问题时展现了广泛的应用潜力。