多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n

%SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对定义域[-5,5]上的二元函数求最优解—Jason niu [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; figure mesh(x,y,z) hold on xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('SA:利用SA最优化,定义域[-5,5]上的二元函数z = x^2

系统 : Windows xp 程序 : cztria~1 程序下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1slUwmVr 要求 : 爆破 使用工具 : OD 可在看雪论坛中查找关于此程序的破文:传送门 废话不多说,直接查询到字符串:“            you did it!”,双击定位: ; /Count = 40 (64.) ; |pediy |. FF35 ] ; |hWnd = 000405D8 (class='Edit',parent=000505C0) |. E

demo 二元函数对象 #include <iostream> #include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; template <typename T> class SumVector { public: T operator()(T t1, T t2) // 二元函数对象 { return t1 + t2; } protected: p

01 上次课程回顾 昨天讲了三个容器 string  string是对char*进行的封装 vector 单口容器 动态数组 deque(双端队列) 函数对象/谓词: 一元函数对象: for_each: 谓词: predicate 一元谓词: find_if 二元函数对象: transform transform操作: 两个容器相加 放到第三个 class myplus { public: int operator()(int v1,int v2){ return v1 + v2; } priv

意义 在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时,可视化有助于研究函数值的变化趋势(观察收敛.分布.几何形状等),带来直观的感受. 源码 # 绘制二元函数 # 参考文献 # + python画二元函数的图像(3D) https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from matplotlib import p

问题描述 令二元函数f(x,y)=ax+by,a和b为整数,求一个表达式S的值. 只有满足以下要求的表达式才是合法的: 1.任意整数x是一个合法的表达式: 2.如果A和B都是合法的表达式,则f(A,B)也是一个合法的表达式. 输入格式 第一行两个数a和b: 第二行一个字符串S表示要求的表达式. 输出格式 一行一个数表示表达式S的值. 样例输入 1 2 f(1,f(1,-1)) 样例输出 -1 数据规模和约定 S的长度不超过50,运算过程中所有变量不会超出int的范围. PS: 测试数据搞心态??

试题 算法训练 二元函数 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 令二元函数f(x,y)=ax+by,a和b为整数,求一个表达式S的值. 只有满足以下要求的表达式才是合法的: 1.任意整数x是一个合法的表达式: 2.如果A和B都是合法的表达式,则f(A,B)也是一个合法的表达式. 输入格式 第一行两个数a和b: 第二行一个字符串S表示要求的表达式. 输出格式 一行一个数表示表达式S的值. 样例输入 1 2 f(1,f(1,-1)) 样例输出 -1 数据规模和约定 S的长

一.需求来源 对空间结构聚类,恰好是圆台,找到了上下底面的方程,所以画图. 二.需求解决 2.1 绘制平面 x = linspace(0,5,100); y = linspace(0,4,100); z = 2.*repmat(x,100,1) + 8.*repmat(y,100,1); surf(x,y,z); 第一需要说明的是,x是0到5,分成100分,注意分就是个数,用linspace最好,不要x = 0:5/99:5(中间分子的5是 (5 -0 )得来的,分成100分不是要除以99么,是

plot:画线(curve,二维空间以及三维空间) surf:画面(surface,一般在三维空间) 1. surf 绘图函数 surf 是 surface 的缩写,表示表面(显然至少三维图像才会有表面): z=3x2+3y2+3xy+1−3x−3y 自变量区域的指定 比如这样的一个定义域,D={(x,y)|x≥0,y≥0,x+y≤1} [x, y] = meshgrid(0:0.01:1); % 步长可以适当地增大, idx = x+y > 1; x(idx) = NaN; y(idx) =

需求:求解函数 f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x) 在区间[0,9]的最大值. <?php /* 需求:求解函数 f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x) 在区间[0,9]的最大值. 以我们的目标函数 f(x) = x + 10sin(5x) + 7cos(4x), x∈[0,9] 为例. 假如设定求解的精度为小数点后4位,可以将x的解空间划分为 (9-0)×(1e+4)=90000个等分. 2^16<90000<2^17

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

zeros函数——生成零矩阵 ones函数——生成全1阵 [zeros的使用方法] B=zeros(n):生成n×n全零阵. B=zeros(m,n):生成m×n全零阵. B=zeros([m n]):生成m×n全零阵. B=zeros(d1,d2,d3……):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros([d1 d2 d3……]):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros(size(A)):生成与矩阵A相同大小的全零阵. [ones的使用方法] ones的使用方法与

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.

figure [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; mesh(x,y,z) hold on c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 1000; sizepop = 100; Vmax = 1; Vmin = -1; popmax = 5; popmin = -5; for i = 1:sizepop pop(i,:)

randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)

B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行或列向量或一标量(1*1)值,则B=A. 加入A 为1*n*n的张量,进行squeeze运算后,返回B 为 n*n的张量.

a=sum(A)  %列求和 b=sum(A,2) %行求和 c=sum(A(:)) %矩阵求和 假定A为一个矩阵: sum(A)以矩阵A的每一列为对象,对一列内的数字求和. sum(A,2)以矩阵A的每一行为对象,对一行内的数字求和. a(:,1)是求矩阵的第一列 a(1,:)是求矩阵的第一行,以此类推.通过下面的例子,可以明白: >> a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] a = 1     2     3 4     5     6 7     8     9 >>

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