两种改进的模拟退火算法求解大值域约束满足问题6.0

0引言 约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能研究领域中一个非常重要的分支,现已成为理论计算机科学.数学和统计物理学等交叉学科研究中的热点问题.人工智能.计算机科学和自动控制等领域中的许多问题都可以归结为约束满足问题.同时,约束满足问题在实际问题如模式识别.决策支持.物流调度及资源分配等领域也有着非常广泛的应用. CSP由一个变量集合和一个约束集合组成.每个变量都有一个非空的可能值域,每个约束描述了一个变量子集与子集内各变量的相容赋值,所

2    两种改进的模拟退火算法 模拟退火算法(Simulatedannealing algorithm)是一种通用的概率算法,其思想源于固体退火过程:当固体物质温度很高时,固体内部粒子运动杂乱无序:而当温度逐渐降低时粒子又渐渐趋于有序运动.模拟退火算法往往用来求解优化问题的最小值问题,算法过程中会不断地对变量的当前赋值进行扰动,以产生新的赋值.如果新的赋值使得目标函数值变小,则接受新的赋值为当前赋值.反之,则以概率接受新的赋值,其中T是当前温度,为新赋值目标函数值,为当前赋值目标函数值,重复上

问题:给出一个字符串,输出所有可能的排列. 全排列有多种算法,此处仅介绍常用的两种:字典序法和递归法. 1.字典序法: 如何计算字符串的下一个排列了?来考虑"926520"这个字符串,我们从后向前找第一双相邻的递增数字,"20"."52"都是非递增的,"26 "即满足要求,称前一个数字2为替换数,替换数的下标称为替换点,再从后面找一个比替换数大的最小数(这个数必然存在),0.2都不行,5可以,将5和2交换得到"956

引言 前一段时间.我写了两篇计算自然对数的算法的随笔,分别使用椭圆θ函数-算术几何平均法和泰勒级数展开式来计算. 那么这两种算法的性能怎样呢?在參考资料[3]中有下面说法:   上面的 elliptic method 就是椭圆θ函数-算术几何平均法.Taylor's method 2 就是我使用的泰勒级数展开式.能够看出,elliptic method 在计算精度大时占绝对优势.但在计算精度小时并不占优.而在我们的应用中,要计算的 decimal 数据类型的精度仅仅有 28 位有效数字,即上面的

引言 前一段时间,我写了两篇计算自然对数的算法的随笔,分别使用椭圆θ函数-算术几何平均法和泰勒级数展开式来计算.那么这两种算法的性能如何呢?在参考资料[3]中有以下说法:   上面的 elliptic method 就是椭圆θ函数-算术几何平均法,Taylor's method 2 就是我使用的泰勒级数展开式.可以看出,elliptic method 在计算精度大时占绝对优势,但在计算精度小时并不占优.而在我们的应用中,要计算的 decimal 数据类型的精度只有 28 位有效数字,即上面的 P

零:数据准备,给定数组arr=[2,5,4,1,7,3,8,6,9,0]; 一:冒牌排序 1思想:冒泡排序思想:每一次对比相邻两个数据的大小,小的排在前面,如果前面的数据比后面的大就交换这两个数的位置       要实现上述规则需要用到两层for循环,外层从第一个数到倒数第二个数,内层从外层的后面一个数到最后一个数 2特点:排序算法的基础.简单实用易于理解,缺点是比较次数多,效率较低. 3实现: var times=0; var bubbleSort=function(arr){ for(var

前几天在做孔群加工问题,各种假设到最后就是求解旅行商问题了,因为原本就有matlab代码模板所以当时就改了城市坐标直接用了,发现运行速度惨不忍睹,最后用上了两个队友的电脑一起跑.这次模拟结束后在想用c语言来实现的话应该可以提高不少效率.关于模拟退火和旅行商问题的介绍我就不赘述了,网上各路大神说的都很详细,我下面就把c语言和matlab代码先附上. c语言: 1 #ifndef _OPTION_H 2 #define _OPTION_H 3 /* 4 * T0 表示 初始温度 5 * Tf 表示

题目要求 编写一个C语言程序,实现基本的冒泡排序算法. 算法 冒泡排序,用一句话来总结: 一组数中,相邻的两个数进行比较.交换,将最大(小)数交换至尾(首)部,即完成了一次冒泡排序 要想对N个数字进行排序,循环N次即可. 如果真的不理解冒泡排序算法,请点击:冒泡排序_360百科 核心代码 //方式一:从头向尾遍历,将最大数(相对)沉入尾部(相对) void BubbleSort1(int *arr,int sz){ int i = 0; int j = 0; assert(arr); for(i