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  • 最优二叉搜索树.rar 算法设计的动态规划中的最优二叉搜索树问题,是用VC++编写的
  • sse优化_精确计时.rar 使用Intel,sse指令的小程序,实现优化的精确计时
  • 优化TSP局部搜索法.rar TSP算法,应用局部搜索法得到最优路径,已经经过优化。没有密码,可以使用,vc环境下使用。
  • 3_2.rar 这是个五子棋人机对战部分的代码,有完整的界面初始化部分,用搜索算法实现了电脑对最优位置的选取,实现电脑下棋的功能。
  • duoduantu.rar 这是计算机算法基础中的动态规划的方法的一个例子,多段图是一个很经典的问题!这里的程序用于求解最小成本路径,用类似的思想可以解决最优分配方案的问题!
  • spso.rar 保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化,则对其位置、速度进行变异,而使算法不致过早收敛,只要迭代次数足够,算法保证全局收敛。
  • K-均值聚类算法C++编程.rar K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K-均值聚类的的时间复杂度是n*k*m,其中n为样本数,k为类别数,m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类,寻找最优,列举一遍约66.7天,分成3类,则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点,本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家,倾听高手教诲。
  • 以K-均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类.rar 由于K-均值聚类算法局部最优的特点,而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此,用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明,平均每次对K结果值改进8次左右,效果显著。下一步工作:实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题(见本人上载软件‘k-均值聚类算法’所述),高温跳出局部解的概率几乎为0,因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类,相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。
  • 自控软件包.rar 本多功能自控系统软实验平台包括经典控制理论、现代控制理论、系统辨识、最优控制、智能控制等的软实验内容,其功能接近和部分超过了Matlab的自动控制工具箱,其人性化的中文界面,让使用者能轻松完成各种控制系统实验,是学习控制理论、设计控制系统的有力工具。
  • HnSRTree-1.3.1.tar.gz R 树, 存取方式的当中最普遍的的用长方形, 是根据区域的启发式优化围绕的长方形在各个内在结点通过运行在一张规范化的试验平台下高度变化的数据, 询问和操作众多的实验, 我们能设计合并联合的优化的R* 树区域, 各个附寄的长方形边际和交叠在目录使用我们规范化的试验床在详尽表现比较,它结果R* 树清楚地胜过现有的R 树变形Guttman’s线性和二次方R 树和R 树的格林变形,R* 树的这优势举行为不同的型询问和操作, 譬如地图覆盖物。 为两个长方形和多维点在所有实验从一个实用观点R* 树是非常有吸引力的 ...