遗传算法概述: • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择.适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出.• 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(ge

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于

边缘检测matlab算法汇总 1.      基于一阶微分算子检测边缘图像 一阶微分边缘算子又称梯度边缘算子,它是利用图像在边缘处的阶跃性,及图像梯度在边缘去得极大值得特征性进行边缘检测. Sobel算子:image =edge(in_image,'sobel',threshold,direction); Prewitt算子: image = edge(in_image,'prewitt',threshold,direction); Roberts算子: image = edge(in_imag

matlab算法转为c语言后,影响c语言效率的关键在于multiword的产生,基于此会有multiword加减法和乘除法,极大消耗资源,减少甚至消除multiword很重要,需注意的是:算法中尽量减少除法使用,如果用到乘法,减少乘法项的个数,尽量都弄成两个数的乘法,对于矩阵算法尤其要注意乘除法的使用.矩阵算法可以在最后要得到结果时再用除法或乘法.多用加减法. 多步算法变为定点算法后很可能误差指数倍增长.

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

Alpha图形叠加算法Matlab+Verilog实现 1.1. Alpha算法的研究 Alpha通道是一个8位的灰度通道,该通道用256级灰度来记录图像中的透明度信息,定义透明.不透明和半透明区域,其中黑表示全透明,白表示不透明,灰表示半透明[15]. 半透明混合算法目前在常用到的算法是AlphaBlend.其算法如下:假设一幅图象是A,另一幅透明的图象是B,那么透过B去看A,看上去的图象C就是B和A的混合图象,设B图象的透明度为alpha(取值为0-1,1为完全透明,0为完全不透明).Alp

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/mutating-algorithms.html 原创:变易算法 - STL算法 作者:MilkCu 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的实践领域发挥着重要作用,极大的提高了开发效率.STL的三大组成部分为容器.迭代器.算法,本文主要讲解STL算法中的变易算法.本文从实践的角度简单介绍了一下函数原型和相关函数的使用. 引言 C+

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:STL非变易算法 - STL算法 作者:MilkCu(http://blog.csdn.net/milkcu) 本文地址:http://blog.csdn.net/milkcu/article/details/21114613 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的时间领域发挥着重要作用,极大

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界

二分图算法包括 匈牙利算法 与 KM算法. 匈牙利算法 在这里写上模板. 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2063 #include<stdio.h> #include<string.h> #define mem(a, b) memset(a, b, sizeof(a)) ], cnt; int k, m, n; //k为组合数,m为女生人数,n为男生人数 ], master[]; struct Edge { int t

算法 计算机 超级计算 高性能 科学探索 1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递. 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径:当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径. 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素).蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复

原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 作者:webabcd介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 加密解密 hash 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) hmac 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) 本地数据的加密解密

hash在开发由频繁使用.今天time33也许最流行的哈希算法. 算法: 对字符串的每一个字符,迭代的乘以33 原型: hash(i) = hash(i-1)*33 + str[i] ; 在使用时.存在一个问题,对相似的字符串生成的hashcode也类似,有人提出对原始字符串.进行MD5.然后再计算hashcode. 參考: <大型站点技术架构:核心原则和案例研究> 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.

上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径. <ignore_js_op>          与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下. <ignore_js_op>          我们还需要用一个一维数组dis来存储1号

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

数据结构与算法--KMP算法查找子字符串 部分内容和图片来自这三篇文章: 这篇文章.这篇文章.还有这篇他们写得非常棒.结合他们的解释和自己的理解,完成了本文. 上一节介绍了暴力法查找子字符串,同时也发现了该算法效率并不高.当失配位置之前已经有若干字符匹配时,暴力法很多步骤是多余的.举个KMP算法的例子,看图1 可以看到子串p和主串t在红框处失配了,失配之前的字符串ABC已经匹配.ABA第一个字符A和后面的字符都不同,所以可以放心地直接将子串p的p[0]对齐失配处i,让p[0]和t[i]接着比较.