上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS…
上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS…
这篇文章是之前写的智能算法(遗传算法(GA).粒子群算法(PSO))的补充.其实代码我老早之前就写完了,今天恰好重新翻到了,就拿出来给大家分享一下,也当是回顾与总结了. 首先介绍一下模拟退火算法(SA).模拟退火算法(simulated annealing,SA)算法最早是由Metropolis等人提出的.其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性.模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成: (1)加温过程 (2)等温过程 (3)冷却过程 其中加…
转载地址 https://blog.csdn.net/greedystar/article/details/80343841 目录 一.问题描述 二.算法描述 三.求解说明 四.参考资料 五.源代码 一.问题描述 旅行商问题是图论中的一个著名问题. 假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短. 二.算法描述 (一)算法简介 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生…
使用C语言实现二维,三维绘图算法(1)-透视投影 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 线框效果, 隐藏面采用虚线 颜色填充后效果 [透视投影理论] …
使用C语言实现二维,三维绘图算法(3)-简单的二维分形 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] C=(-0.75, 0.0)              …
使用C语言实现二维,三维绘图算法(2)-解析曲面的显示 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 原始效果(100条浮动曲线) 加密以后的效果(200条浮…
原文:Swift语言指南(二)--语言基础之注释和分号 注释 通过注释向自己的代码中注入不可执行的文本,作为你自己的笔记或提示.Swift编译器运行时会忽略注释. Swift的注释与C语言极其相似,单行注释以两个反斜线开头: //这是一行注释 多行注释以/*开始,以*/结束: /* 这也是一条注释, 但跨越多行 */ 与 C 语言的多行注释有所不同的是,Swift 的多行注释可以嵌套在其他多行注释内部.写法是在一个多行注释块内插入另一个多行注释.第二个注释块封闭时,后面仍然接着第一个注释块: /…
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算…
#r语言(二)笔记 #早复习 #概述:R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境 #对象: #数据类型--统称为对象 #向量(vector):用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组. #定义向量: v<-1 v1<-c(1,2,3) 或者 assign('v1',c(1,2,3)) v<-1:10 #1~10 is.vector(v) #向量的输出: v 或者 print(v1) #向量的操作函数: #排序:sort(v1) 倒序: rev(v1) #最大值 最小值 平均值 max(v…
一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题…
概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商…
一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题…
00 前言 上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好.小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码.今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明 本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的.至于什么是TSP问题,小编这实在是不想科普啦-- 代码是基于迭代搜索那个代码魔改过来的.其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码.想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀.之前介绍的模拟退火.遗传算法.迭代搜索和现在的变邻域等等,是十…
系列文章列表: scrapy爬虫学习系列一:scrapy爬虫环境的准备:      http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html scrapy爬虫学习系列二:scrapy简单爬虫样例学习: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy02.html scrapy爬虫学习系列三:scrapy部署到scrapyh…
前言 上次出了邻域搜索的各种概念科普,尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚.不知道你萌都懂了吗?小编相信大家早就get到啦.不过有个别不愿意透露姓名的热心网友表示上次没有代码,遂不过瘾啊~哎,大家先别急,代码有得你们酸爽的-- 不过由于ALNS的代码量实在太大,小编打算把这个做成一个系列来一一为大家讲解,好让小伙伴们彻底把这个算法框架的代码吃透.今天暂时还是先不对代码进行讲解,先来教大家怎么使用ALNS的框架求解一个TSP问题吧~ 环境准备 小编的演示是基于Windows 10 x…
00 前言 branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的.所以,在开始本节的学习之前,请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理. 01 应用背景 Branch and cut is a method of combinatorial optimization for solving integer linear programs (ILPs), that is, linear programming (LP) problems whe…
什么是二维字符数组? 二维字符数组中为什么定义字符串是一行一个? “hello world”在C语言中代表什么? 为什么只能在定义时才能写成char   a[10]="jvssj"; 在函数体里就不可以这样赋值了,只能调用<string.h>库里的函数   strcpy(a,"jvssj"),究竟是为什么? 为什么定义  char *p="dvsbfbvs"是错的,而char  a[]="dsfvbhjb",却是对…
以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算…
TSP问题描述: 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值.这篇文章解决的tsp问题的输入描述是: TSP问题的动态规划解法: 引用一下这篇文章,觉得作者把动态规划算法讲的非常明白:https://blog.csdn.ne…
上节我们讲到R语言中的基本数据类型,包括数值型,复数型,字符型,逻辑型以及对应的操作和不同数值类型之间的转换.众所周知,R语言的优势在于进行数据挖掘,大数据处理等方面,因此单个的数据并不能满足我们的需要,于是向量,矩阵,数组,数据框等变量类型应运而生. 向量:与我们在数学里面所学到的向量不同,R语言中的向量类似于我们在C语言中学习的数组,表示一个同种数据类型的数据集. 向量的创建:在R语言中使用c( )命令就创建了一个向量,任何类型的数据都可以组成向量,但一个向量里面的数据最好类型一致,不然会发…
在<SQLite的C语言接口规范(一)>中介绍了如何去连接打开数据库,本篇博客就介绍如何操作数据库,本篇主要给出了如何执行数据库查询语句(Select), 然后遍历结果集.本篇博客就直接使用上一篇博客封装的打开数据库的方法获取到数据库的操作句柄,然后通过这个句柄来操作我们的Sqlite数据库.今天这篇博客中要多Cars.sqlite数据库中的其中一个表进行Select操作.更为细节的东西请参考SQLite官网:http://www.sqlite.org . 一.预编译SQL语句 要想执行一条查…
//#define 宏定义(宏定义一般大写) //知识点一-->#define的作用域:从#define开始,从上往下,如果遇到#undef就到#undef处结束,如果没有就是作用于当前整个文件 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> //知识点二-->宏定义作用 //宏定义作用1:起到替换作用,可以定义常量 #define X 10 //宏定义作用2:替换代码的任意部分(一般用于易语言,或者加密代码) #define 水乃万物之源 m…
二维数组 还是一个数组,只不过数组中得每一个元素又是一个数组 1). 声明语法 类型 数组名[行][列]; 例:  int nums[2][3];//2行3列的二维数组,保存的数据类型是int类型 char chs[3][5];//3行5列的二维数组,保存的数据类型是char类型 2). 初始化 A.在声明的时候初始化 a. int nums[3][5] = { {10,32,34,43,45}, {5,45,23,45,34}, {19,2,34,23,35}} b. int nums[2][…
6. 用户定义的类型 Verilog不允许用户定义新的数据类型.SystemVerilog通过使用typedef提供了一种方法来定义新的数据类型,这一点与C语言类似.用户定义的类型可以与其它数据类型一样地使用在声明当中.例如: typedef unsigned int uint; uint a, b; 一个用户定义的数据类型可以在它的定义之前使用,只要它首先在空的typedef中说明,例如 typedef int48; // 空的typedef,在其他地方进行完整定义 int48 c; 7. 枚…
遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2.发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随…
除了Basic Operators中描述的运算符之外,Swift还提供了几个执行更复杂值操作的高级运算符.这些包括C和Objective-C中您熟悉的所有按位和位移运算符. 与C中的算术运算符不同,Swift中的算术运算符默认不会溢出.溢出行为被捕获并报告为错误.要选择溢出行为,请使用Swift默认溢出的第二组算术运算符,例如溢出加法运算符(&+).所有这些溢出运算符都以&符号开头&. 定义自己的结构,类和枚举时,为这些自定义类型提供自己的标准Swift运算符实现会很有用.Swif…
  1.常量的概述和使用 A:什么是常量 B:Java中常量的分类 常量分类为六种:a.”字符串” b.’字符’ c.整数 d.小数 e.boolern(布尔类型) 返回值为 FALSE和TRUE  f.null类型   C:字面值常量的分类 D:案例演示 用输出语句输出各种常量.null不演示. 2.进制概述和二,八,十六进制图解 A:什么是进制 B:二进制的由来 C:八进制的由来 D:十六进制的由来 E:不同进制表现同一个数据的形式特点 进制越大,表现形式越短. 3.不同进制数据的表现形式…
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10973030.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章…
在用C语言实现图像处理中,经常要用到二维卷积的运算,这个在matlab中是非常容易实现的,只需要conv2()就OK啦,而且速度非常的快.但是在C语言中就需要四层的for循环来实现了. 首先二维卷积的原理是: 1 2 3               2 2 2 A=  1 2 3         B= 1 1 1 1 2 3               3 3 3 单我们使用A和B卷积时,首先需要将B旋转180度.即 3 3 3 1 1 1    逐渐右移 2 2 2 1 2 3 1 2 3 1…