最短路径的Dijkstra算法程序。Dijkstra算法是典型最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。 Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。
上传时间: 2016-12-20
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Dijkstra算法是典型最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。
上传时间: 2016-12-20
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对码率为1/n的递归卷积码(系统码!)的最大似然译码,采用相关度量,截断长度为1024,最大状态数为1024
上传时间: 2014-11-29
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Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。Dijkstra算法是一种逐步搜索算法,通过为每个顶点n保留目前为止所找到的从m到n的最短路径来工作的。
上传时间: 2017-01-12
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Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。Dijkstra算法是一种逐步搜索算法,通过为每个顶点n保留目前为止所找到的从m到n的最短路径来工作的。 c#实现算法
上传时间: 2014-12-06
上传用户:sardinescn
matlab环境下目标函数为求最大值,且解非负整数解 %bounds 边界约束 %Myfun 为目标函数 %num 初始种群数 %N 最大迭代次数 %CP 交叉概率 %P 突变概率 %f 目标最优解 %x 最优解向量
上传时间: 2017-03-06
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这是一个典型的产生式系统的算法题.用的是有界深度优先的递归算法,是用C++Builder4.0写的.这也是人工智能或者程序设计竞赛题中最基本最常用的算法.如果自己动手编程实现了一个这样的题目,那么很多相关的题目也就都一样可以做了,比如"四皇后问题","推箱子问题","传教士和野人问题"等等。 利用深度优先的算法都是不一定能找到最优路径的,而且如果解路径过长的话还可能会搜索失败.如果保证要找到最优路径需要用另一些算法,比如宽度优先算法.无论是哪一种算法,如果问题稍微复杂一点的话,都要解决"组合爆炸"问题,即有几乎无穷种组合走法的问题,这种空间的复杂度往往是难以想象的,要求计算机的速度往往也就是体现在这方面. 所以我们每一次搜索都要以某种控制策略来决定下一步的走法,以最快的速度达到目标,减少搜索的范围.这也是人工智能的核心问题.可以说,人工智能的精髓就是穷举,人工智能的关键就是控制策略.
上传时间: 2017-04-10
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最速下降法,沿梯度下降的方法寻找最优解的经典方法
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上传时间: 2013-12-20
上传用户:semi1981
模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋于0时,系统越来越趋于平衡态,最后系统状态对应于优化问题的全局最优解,该过程也称为冷却过程,由于固体退火必须缓慢降温,才能使固体在每一温度下都达到热平衡,最终趋于平衡状态,因此控制参数t经缓慢衰减,才能确保模拟退火算法最终优化问题的整体最优解。
标签: Metropolis 控制 参数 模拟退火算法
上传时间: 2013-12-25
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对混沌时间序列相空间重构C—C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-c方法的 确定曩优时延与嵌入窗的新算法.在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数, 合理选择试参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。在理论分析的基础上, 用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确, 对最优嵌入窗的选取更可靠。
上传时间: 2014-01-01
上传用户:Divine