遗传算法是一种基于概率的鲁棒性很强的随机化全局搜索技术，其搜索过程具有一定的方向性，能够有效克服未成熟收敛。1975年由美国的J.Holland教授提出，之后DeJong将其用于最优化问题。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。具有直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性限定等特点；具有内在的隐并行性，和更好的全局寻优能力。遗传算法采用了概率化的寻优方法，能够...
母函数 母函数一.普通母函数练习题1练习题2(整数的拆分） 二.Ferrers图像三.指数母函数练习题3母函数 一.普通母函数 在研究普通母函数之前，先看一个多项式，以便于更好的理解。 (1+a1x)(1+a2x)(1+a3x)(1+a4x)......(1+anx)=1+(a1+a2+...+an)x+(a1a2+a1a3+...+an?1an)x2+...+a1a2a3...anxn(1+a_1x)(1+a_2x)(1+a_3x)(1+a_4x)......(1+a_nx) = 1+(a_1+a_2+...+a_n)x+(a_1a_2+a_1a_3+...+a_{n-1}a_n)x^2+...+a_1a_2a_3...a_nx^n(1+a1?...
MATLAB优化算法所有函数超详解 1. 非线性优化1.1 无约束1.1.1 fminsearch函数1.1.2 fminunc函数 1.2 有约束1.2.1 fminbnd函数1.2.2 fmincon函数 1.3 多目标优化1.3.1 fminimax函数1.3.2 fgoalattain函数2. 线性规划2.1 linprog函数2.2 intlinprog函数 3. 二次规划quadprog函数4. 最小二乘优化4.1 非线性4.1.1 lsqcurvefit函数4.1.2 lsqnonlin函数 4.2 线性4.2.1 lsqlin函数4.2.2 lsqnonneg函数5. 非线性方程零点5.1 fsolve函数5.2 ...
一、简介 实际生活需求促进了最优化方法的发展。近半个多世纪以来，由于传统优化方法的不足，一些具有全局优化性能且通用性强的进化算法，因其高效的优化性能、无需问题精确描述信息等优点，受到各领域广泛的关注和应用。其中产生最早也最具代表性的进化算法是20世纪70年代源于达尔文自然选择学说和孟德尔遗传变异理论的遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。而近年来，人们模拟自然界生物群体行为产生出一系列群体智能优化算法，如...
int a[]; do { }while( next_permutation(a , a + n); #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n; int main() {int a[4] ={1,3,2};sort( a ,a + 3);do{for(int i = 0;i<3 ;i++)cout<<a[i]<<" ";puts("");}while(next_permutation(a , a + 3));return 0; } 运行结果如下：
目录 第三章 函数的增长3-1 知识点Θ\ThetaΘ记号O\OmicronO记号Ω\OmegaΩ记号不是所有函数都可渐进比较 练习题3.1-13.1-23.1-33.1-43.1-53.1-73.1-83.2-13.2-23.2-33.2-43.2-53.2-73.2-8思考题 3-1思考题 3-2思考题 3-3思考题 3-4第三章 函数的增长 3-1 知识点 Θ\ThetaΘ记号 Θ(g(n))\Theta(g(n))Θ(g(n))的含义为：存在正常量c1,c2和n0c_1,c_2 和 n_0c1?,c2?和n0?，使得对所有 n≥n0n \ge n_0n≥n0?，有 0≤c1g(n)≤f(n)≤c2g...
**机器学习基础**一元线性回归算法 1. 介绍 一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量y的相关关系，建立x与y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法...
声明：本文内容原创，首发于CSDN博客。未经许可禁止转载。需要更多帮助请私信或邮件联系。前言 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是其对于GPGPU（A General-Purpose Graphics Processing Unit）的正式名称。通过该技术，开发者可以利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU进行计算。极大加速计算型应用的效率。通常用于游戏开发、视频编解码、图像处理等领域。 OpenCV从3.0版后集...
算法导论 第三章-函数的增长 当输入规模大到使只有运行时间的增长量级有关时，就是在研究算法的渐近效率。 我们关心输入规模的无限增长时，在极限中，算法的运行时间如何随着输入规模的变大而增加。 对不是很小的输入规模来说，渐近的更有效的算法是最好的选择。 渐近记号实际上应用于函数，通常刻画算法的运行时间，也可以刻画算法的其他方面，比如算法的空间数量。 数学知识补充 n Σ k i其中i表示下界，n表示上界， k从i开始取数...
差分进化算法是一种全局最优算法，在差分演化算法当中需要注意的几个点为变异率F、交叉率Cr、基向量的选择r0,r1,r2的选择等问题。在研究差分演化算法的过程之中有许多的改进，对基向量的改进、变异概率、交叉概率的改进。这里提供的是经典的差分演化算法，利用经典差分演化算法解决一元函数的最优值问题。 经典的差分演化算法步骤： （1）初始化：x[i][j]=xmin+(xmax-xmin)*rand(D,Np); xmin–变量的上界；xmax–变量的下界；D–种...
人工智能 遗传算法 计算函数极值问题系列文章 人工智能 倒啤酒问题 python解法人工智能 水壶问题 python解法A*算法之八数码问题 python解法A*算法之野人传教士问题 python解法人工智能 遗传算法 计算函数极值问题文章目录 人工智能 遗传算法 计算函数极值问题问题描述遗传算法介绍1.构造初始状态2.构造算子3.编码4 启发式函数5.遗传算法与函数极值问题解决初始化种群解码算子评估函数函数框架遗传算法编程学习了遗传算法之后,感觉掌...
实现 strStr() 函数 题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/ 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。 示例 1:输入: haystack = "hello", needle = "ll" 输出: 2示例 2:输入: haystack = "aaaaa", needle = "bba" 输出: -1说明: 当 needle 是空字符串时，我们应当返回什么值呢？这是一个在面试中很好的...
前言 ??借非线性函数寻优问题总结遗传算法中个体编码的方式与在DEAP库中的写法。 问题 ??问题为一个非线性函数在[-4.5,4.5]内求最小值。 ??该问题中有两个自变量，即一个个体（染色体）中有2个基因，这样可以推导至N基因组成的个体编码方式。 ??遗传算法中常见的编码方式为二进制编码法与实数编码法，先贴出两种方式对应的 完整代码。 二进制编码 import numpy as np from deap import base, tools, creator, algorithms import ra...
目 录 0-1背包问题基本概念（课件） 作业题（期末考试必考）0-1背包问题基本概念（课件）解决思路：采用优先队列式分支限界确定 目标函数上、下界；确定 目标函数的计算方法；一般情况下，假设当前已对前i个物品进行了某种特定的选择，且背包中已装入物品的重量是w，获得的价值是v，计算该结点的目标函数上界的一个简单方法是，将背包中剩余容量全部装入第i+1个物品，并可以将背包装满，于是，得到限界函数： 依 上计算从 根结点...
1、 三角函数 double sin (double);正弦?? sinA=∠A的对边/斜边。是股与弦的比例。 double cos (double);余弦? double tan (double);正切? 2 、反三角函数? double asin (double); 结果介于[-PI/2, PI/2]? double acos (double); 结果介于[0, PI]? double atan (double); 反正切(主值), 结果介于[-PI/2, PI/2]? double atan2 (double, double); 反正切(整圆值), 结果介于[-PI, PI]? 3 、双曲三角函数? ...