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遗传算法设计与应用的课件

对遗传算法的详细讲解,举例说明适应度函数的设计,选择、交叉、变异的方法,图式的应用,优化算法的比较
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多校区排课遗传算法设计

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算法设计与分析PPT(C语言完整版)

《算法设计与分析》目录: 第一篇引入篇 第1章算法概述1.1用计算机求解问题与算法 1.1.1用计算机求解问题的步骤 1.1.2算法及其要素和特性 1.1.3算法设计及基本方法 1.1.4从算法到实现 1.2算法描述 1.2.1算法描述简介 1.2.2算法描述约定 1.2.3一个简单问题的求解过程 1.3现代常用算法概览* 1.3.1压缩算法 1.3.2加密算法 1.3.3人工智能算法 1.3.4并行算法 1.3.5其他实用算法 第2章算法分析基础 2.1算法分析体系及计量 2.1.1算法分析的评价体系 2.1.2算法的时间复杂性 2.1.3算法的空间复杂性 2.1.4NP完全性问题 2.2算法分析实例 2.2.1非递归算法分析 2.2.2递归算法分析 2.2.3提高算法质量 第二篇基础篇 第3章算法基本工具和优化技巧3.1循环与递归 3.1.1循环设计要点 3.1.2递归设计要点 3.1.3循环与递归的比较 3.2算法与数据结构 3.2.1原始信息与处理结果的对应存储 3.2.2数组使信息有序化 3.2.3数组记录状态信息 3.2.4大整数存储及运算 3.2.5构造趣味矩阵 3.3优化算法的基本技巧 3.3.1算术运算的妙用 3.3.2标志量的妙用 3.3.3信息数字化 3.4优化算法的数学模型 3.4.1杨辉三角形的应用 3.4.2最大公约数的应用 3.4.3公倍数的应用 3.4.4斐波那契数列的应用 3.4.5递推关系求解方程 习题 第三篇核心篇 第4章基本的算法策略4.1迭代算法 4.1.1递推法 4.1.2倒推法 4.1.3迭代法解方程 4.2蛮力法 4.2.1枚举法 4.2.2其他范例 4.3分治算法 4.3.1分治算法框架 4.3.2二分法 4.3.3二分法变异 4.3.4其他分治方法 4.4贪婪算法 4.4.1可绝对贪婪问题 4.4.2相对或近似贪婪问题 4.4.3贪婪策略算法设计框架 4.5动态规划 4.5.1认识动态规划 4.5.2动态规划算法设计框架 4.5.3突出阶段性的动态规划应用 4.5.4突出递推的动态规划应用 4.6算法策略间的比较 4.6.1不同算法策略特点小结 4.6.2算法策略间的关联 4.6.3算法策略侧重的问题类型 习题 第5章图的搜索算法 5.1图搜索概述 5.1.1图及其术语 5.1.2图搜索及其术语 5.2广度优先搜索 5.2.1算法框架 5.2.2广度优先搜索的应用 5.3深度优先搜索 5.3.1算法框架 5.3.2深度优先搜索的应用 5.4回溯法 5.4.1认识回溯法 5.4.2回溯法算法框架 5.4.3应用1——基本的回溯搜索 5.4.4应用2——排列及排列树的回溯搜索 5.4.5应用3——最优化问题的回溯搜索 5.5分支限界法 5.5.1分支搜索算法 5.5.2分支限界搜索算法 5.5.3算法框架 5.6 图的搜索算法小结 习题 第四篇应用篇 第6章算法设计实践6.1循环赛日程表 6.2求3个数的最小公倍数 6.3猴子选大王 6.4最大子段和问题 6.5背包问题 6.5.1与利润无关的背包问题 6.5.2与利润有关的背包问题

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计算机算法设计与分析课件(王晓东)全套课件共10个

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遗传算法原理与应用 课件

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王晓东老师《计算机算法设计与分析》第四版PPT

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计算机算法设计与分析(第三版)PPT

王晓东 计算机算法设计与分析 PPT 1章--9章

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基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化

基于Hadoop大数据平台实现遗传算法并行化,借助于Hadoop中的MapReduce模型,将遗传算法划分为Map和Reduce两个阶段,在Map阶段并行化执行。真正意义上实现了遗传算法的并行化。

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算法设计与分析:C++语言描述课件,包含一到五章的所有内容。

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算法设计与分析 课件和考试试卷

肖鸣宇:在香港中文大学师从图灵奖获得者姚期智先生,从事理论计算机方向博士学习三年获得博士学位。清华大学、京都大学、巴黎第九大学等高校访问学者。科研方向包括:算法与计算复杂度分析,图论及图算法,智能算法,最优化,参数算法等。 研一上课的全部课件和考试试卷

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2008遗传与优生课件1

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遗传和进化算法设计计算机外文翻译

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遗传算法原理及应用(不错的教材)

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算法设计(肖鸣宇课件

算法设计课件,电子科技大学肖鸣宇 计算机学院课程。 --------------------------------------------

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遗传算法——理论、应用与软件实现》pdf版

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其具有健壮性,特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的和非线性问题。以遗传算法为核心的进化算法已与模糊系统理论、人工神经网络等一起成为计算智能研究中的热点,受到许多学科的共同关注。 本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论,重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况;第2章介绍了基本遗传算法;第3章论述了遗传算法的数学基础;第4章分析了遗传算法的多种改进方法;第5章初步介绍了进货计算理论体系;第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题;第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题;第8章介绍了遗传算法应用于机器学习;第9章讨论了遗传算法在智能控制中的应用;第10章讨论了遗传算法与人工生命研究的相关问题;第11章介绍了遗传算法在图像处理、模式识别中的应用。 本书可供从事计算智能、自动控制、图像处理与模式识别、系统工程、优化设计、高性能计算等专业领域的研究人员阅读,也可供研究生及高年级大学生参考。

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计算机算法设计与分析第三版课件

计算机算法设计与分析第三版课件 王晓东 主编

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