使用贪婪算法mp对图像进行重构 实验效果非常的好

压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适应阈值的方法选取前向步长,然后对候选支撑集进行正则化处理以保证其可靠性,接着用自适应阈值与变步长双向控制的方法选取后向步长以减少重建时间。AFBP能够自适应后向删除估计支撑集中部分错误索引以提高信号准确重建概率。在稀疏信号非零值服从常见分布条件下,用AFBP、FBP等算法进行重建的结果表明,AFBP的准确重建概率、重建精度与FBP相当,重建时间明显少于FBP,能够更高效地重建稀疏度未知信号。

这是一组 2000 个随机生成的 k 臂老虎机k = 10 的问题。对于每个强盗问题，动作值， q*(a), a = 1,2 .... 10, 是根据均值为 0 的正态（高斯）分布选择的，并且方差 1. 然后，当应用于该问题的学习方法在时间步长 t 选择动作 At 时， 实际奖励 Rt 选自均值为 q*(At) 且方差为 1 的正态分布。 对于任何学习方法，我们都可以衡量它的性能和行为，因为它随着经验的增加而改进应用于其中一个老虎机问题时的 1000 个时间步。 这构成了一次运行。 重复这个对于 2000 次独立运行，每次运行都有不同的老虎机问题，我们获得了学习的度量算法的平均行为。 我们使用样本平均技术进行动作价值估计，并通过绘制 2000 次模拟的平均奖励来比较贪心算法的结果。 也可以针对非贪婪算法修改代码。

matlab贪婪算法代码使用强化学习进行内容缓存 众所周知，无线移动终端网络中的最佳数据分配问题即使对于少量的文件和终端（NP-Hard）也是难以解决的。 该存储库包含在 IEEE Xplore: Distributed Caching based on Decentralized Learning Automata 中发表的工作代码。 问题 简单地说，文件放置问题或“缓存问题”出现在我们想要在每个位置最多 C 个对象的 H 位置中找到 F 个对象的最佳放置时。 最优指的是最小化某种成本函数的分配，在这种情况下是网络中的延迟。 尝试所有可能的对象组合和排列（“蛮力”或“穷举搜索”方法）对于少量对象很快变得不可行。 解决方案 有很多方法可以解决缓存问题的次优解决方案。 我们提出了一个受到独立玩家游戏（学习自动机）的启发，他们采取行动并感知彼此的选择，以了解他们的策略是否好。 由于不需要对玩家的选择进行评分的中心化实体，因此这种方法具有高度的可扩展性。 在模拟的嘈杂环境下，我们的算法接近贪婪策略的性能，其中每个玩家都最小化他们的成本函数。 我们提出了一种离散广义追踪算法（DGPA 贡献 基

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一、实验目的： 掌握分页式存储管理的基本概念和实现方法。要求编写一个模拟的分页式管理程序， 并能对分页式存储的页面置换算法进行编写和计算各个算法的缺页率。 二、程序设计： 假定一个能够存放M个页面的内存，当发生缺页时，调入一个页面， 通过LRU算法求出应该置换出的页面号。输入一连串的页面号， 程序自动选择调出的页面并计算缺页率。 设计页面置换算法，这里采用最近最久未使用置换算法LRU。 LRU算法的实现要归功于一个8位的寄存器的实现。 三、算法说明： 执行程序时，当主存没有可用页面时，为了选择淘汰主存中的哪一页面， 腾出1个空闲块以便存放新调入的页面。淘汰哪个页面的首要问题是选择何种置换算法。 该程序采用LRU方法选择，依置换策略选择一个可置换的页面并计算它们的缺页率以便比较。 */ #include using namespace std; #define M 3 #include int reg[2][M]; int count; int num; int N; /********初始化函数，数组reg[0][i]存放页面号，初始化为-1，reg[1][i]当作寄存器， 初始化为0*********/ void init() { int i,count=0;num=0; N=(int)pow(2,7); /********二进制数10000000**********/ for(i=0;ia[i]) { min=a[i]; index=i; } } return index; } /***判断页面号x是否在数组中，如果在，返回对应的下标；否则返回-1***/ int isIn(int x,int a[]){ int i; int index=-1; for(i=0;i>1; }/********寄存器中的所有数右移一位*****/ /***************打印缺页数和缺页率**********************/ printf("the count of Exchanged is: %d \n",count); printf("the rate of exchanged is: %f\n",count*1.0/num); }

MIT算法导论公开课之课程笔记 16.贪婪算法、最小生成树.rar

通过分析竞争决策算法、混合贪婪算法和快速降阶算法,在顶点的度及贪心算法的基础上,对顶点添加访问标记符号,并在减治法的概念下设计了最小顶点覆盖问题的一种较为中和性的贪婪算法。该算法消除了邻接度数的概念,直接运用顶点度数来完成算法的实现,从而降低了算法的时间复杂度,且更易于编程。该算法在最坏情况下的时间复杂度为O(|V|2)。

贪婪算法最优化问题是程序设计中一类非常重要的问题。每一个最优化问题都包含一组约束条件和一个优化函数，满足约束条件的问题求解方案称为问题的可行解，使优化函数取得最优值的可行解称为问题的最优解。贪婪算法是解决最优化问题的一种基本方法。它采用逐步构造最优解的思想，在问题求解的每一个阶段，都作出一个在一定标准下看上去最优的决策；决策一旦作出，就不可再更改。制定决策的依据称为贪婪准则。

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