算法原理 蝙蝠能够在夜间或十分昏暗的环境中自由飞翔和准确无误地捕捉食物,是因为他们能够从喉头发出地超声脉冲回声来定位.受这一启发,Yang教授在2010年提出了蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)[1]. 在蝙蝠算法中,为了模拟蝙蝠捕食猎物.避免障碍地随机搜索过程,做出如下三个近似理想化规则假设[2]: (1)   种群中所有蝙蝠都利用回声定位的方法感知距离. (2)   蝙蝠在位置以速度随机飞行,具有固定的频率,同时具有根据自身与猎物距离自动调整的波长和脉冲响度A. (3)   假设脉

1113: 零起点学算法20--输出特殊值II Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2078  Accepted: 1622[Submit][Status][Web Board] Description 输出\n Input 无 Output 输出\n(换行) Sample Output \n Source 零起点学算法   #include<stdio.h> int main(){

python平台下实现xgboost算法及输出的解释 1. 问题描述 ​ 近来, 在python环境下使用xgboost算法作若干的机器学习任务, 在这个过程中也使用了其内置的函数来可视化树的结果, 但对leaf value的值一知半解; 同时, 也遇到过使用xgboost 内置的predict 对测试集进行打分预测, 发现若干样本集的输出分值是一样的. 这个问题该怎么解释呢? 通过翻阅Stack Overflow 上的相关问题, 以及搜索到的github上的issue回答, 应该算初步对这个问

题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1385 参考 http://blog.csdn.net/shuangde800/article/details/8075165 题目大意: 有N个城市,然后直接给出这些城市之间的邻接矩阵,矩阵中-1代表那两个城市无道路相连,其他值代表路径长度. 如果一辆汽车经过某个城市,必须要交一定的钱(可能是过路费). 现在要从a城到b城,花费为路径长度之和,再加上除起点与终点外所有城市的过路费之和. 求最小花费,

思想:用path数组存放路径(初始为空),d表示路径长度(初始为-1),查找从顶点u到v的最短路径过程如图所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" align="left" alt=""> 相应算法例如以下: void FindPath(AGra

1.递归实现 static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Pls input a number:"); int p = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); if (n < 0) Console.Write('-'); RecursiveOutputNumber(p); Console.Read(); } public static void RecursiveOutputNumbe

hdu1224 Free DIY Tour Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3656    Accepted Submission(s): 1180 Problem Description Weiwei is a software engineer of ShiningSoft. He has just excellen

例如:n=3时,包含A,B,C:n=4时,包含A,B,C,D. 矩阵的正中间为n个字母中字典序最大的那个,从这个字母开始,沿着西北.正北.东北.正西.正东.西南.正南.东南八个方向各有一条由大写字母组成的直线.并且直线上的字母按字典序依次减小,直到大写字母A. 矩阵的其它位置用英文句号．填充. 样例输入一 3 样例输出一 A．A．A ．BBB． ABCBA ．BBB． A．A．A 样例输入二 4 样例输出二 A．．A．．A ．B．B．B． ．．CCC．． ABCDCBA ．．CCC．． ．B．B

BAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class BAIndividual: ''' individual of bat algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound = b

#include<stdio.h> int main() { ][]; while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF) { ; ;i<n;i++) { ;j<m;j++) { a[i][j]=t; t++; } } ;i<n;i++) { ;j<m-;j++) { printf("%d ",a[i][j]); } printf(]); } } ; }

#include<stdio.h> int main() { int a,b,c,d,s,i; ;i<;i++){ s=i*i; a=s/; b=s%/; c=s%/; d=s%; if(a==b&&c==d) printf("%d\n",s); } ; }

#include<stdio.h> int main() { printf("\\n"); ; }

#include<stdio.h> int main() { printf("%%d"); ; }

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

算法简单介绍 NBC是应用最广的分类算法之中的一个.朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同一时候,NBC模型所需预计的參数非常少,对缺失数据不太敏感,算法也比較简单. 算法如果 给定目标值时属性之间互相条件独立. 算法输入 训练数据   T={(x1,y1),(x2,y2),--,(xn,yn)} 待分类数据x0=(x0(1),x0(2),--,x0(n))T 算法输出 待分类数据x0的分类结果y0∈{c1,c2,--,ck} 算法思想 weka执行 以we

(O)关于程序BUG说明,看最后面的红色字体,视频和源代码中都没有说明 (一)PID控制算法(P:比例 I:积分 D:微分) (二)首先先说明原理,使用的是数字PID算法,模拟PID算法在计算机这样的系统中是不能够直接使用的,数字PID算法又分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法,那么下面从原理上说明这两种算法 (三)原理分析如图 (四)从上面图中我们可以得到定义 定义变量 用户设定值: SV 当前值(实际值): PV 偏差: E = SV - PV (五)如果我们在一段时间内就从传感器

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth

今天我们来聊聊广告成本控制中常用的PID算法. 0.PID算法简介 首先我们可以看下维基百科中给PID算法的定义:由比例单元(Proportional).积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)组成.可以透过调整这三个单元的增益Kp, Ki和Kd来调定其特性.PID控制器主要适用于基本上线性,且动态特性不随时间变化的系统.PID算法可以用下面的公式表示: 好的,看完上面"好官方"的定义,我们急需一个简单的"栗子"来理解.假设我有一个水缸,最终的

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0<=

针对算法的知识点进行记录 简易桶排序 首先看一个简易桶排序,有一串数字,进行从大到小排列.数字间隔不大,使用一维数组来当作桶,进行插入排序. static void Main(string[] args) { ] { , , , , , , , , , }; ]; //定义桶 ; i < input.Length; i++) { tong[input[i]]++; //给桶进行赋值 } //利用桶数据循环输出下标 ; i >= ; i--) { ; j <= tong[i]; j++)