从pdg（超星）转为pdf，比较清晰；
经典书；
目录：一章：图与算法二：最小树三：最小树形图四：网络优化与线性规划五：最短路六：最大流七：最小费用流八：二部图的匹配九：一般图的匹配十：中国邮递员问题十一：NP完全理论十二：近似算法
经典书；
目录：一章：图与算法二：最小树三：最小树形图四：网络优化与线性规划五：最短路六：最大流七：最小费用流八：二部图的匹配九：一般图的匹配十：中国邮递员问题十一：NP完全理论十二：近似算法
2024/9/12 21:57:20
8.94MB
1
Approximation.Algorithms.for.NP-Hard.Problems,.Dorit.S..Hochbaum,.PWS.1997,.WPCBJ.1998.311S
2024/8/31 11:13:47
13.22MB
1
1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。
假设本文在斑块水平选取以下指数：斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、聚集度(AI)、最大斑块指数(LPI)、斑块所占景观面积比例(PLAND)、面积加权平均形状指数(AWMSI)在景观水平选取以上指数外(不含PLAND)，还选择香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)。
本文所选指数见表1（表格自行设定，不一定按此类型）
假设本文在斑块水平选取以下指数：斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、聚集度(AI)、最大斑块指数(LPI)、斑块所占景观面积比例(PLAND)、面积加权平均形状指数(AWMSI)在景观水平选取以上指数外(不含PLAND)，还选择香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)。
本文所选指数见表1（表格自行设定，不一定按此类型）
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涵盖了绝大多数算法设计中的常用技术。
在表达每一种技术时，阐述它的应用背景，强调每个算法运转背后的简洁数学思想，注意运用与其他技术类比的方法来说明它的特征，并提供了大量相应实际问题的例子。
《国外经典教材·算法概论》同时也注重了对每一种算法的复杂性分析。
全书共10章，从基本的数字算法人手，先后介绍了分治、图的遍历、贪心算法、动态规划、线性规划等技术，对NP完全问题进行厂基本而清晰的阐述，对随机算法、近似算法和量子算法这些近年来发展迅猛的领域也花费了一定的笔墨。
书中每章后面都附有大量的习题，有利于读者对书中内容的理解和应用。
在表达每一种技术时，阐述它的应用背景，强调每个算法运转背后的简洁数学思想，注意运用与其他技术类比的方法来说明它的特征，并提供了大量相应实际问题的例子。
《国外经典教材·算法概论》同时也注重了对每一种算法的复杂性分析。
全书共10章，从基本的数字算法人手，先后介绍了分治、图的遍历、贪心算法、动态规划、线性规划等技术，对NP完全问题进行厂基本而清晰的阐述，对随机算法、近似算法和量子算法这些近年来发展迅猛的领域也花费了一定的笔墨。
书中每章后面都附有大量的习题，有利于读者对书中内容的理解和应用。
2024/6/17 0:22:20
1.93MB
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这道题经过分析后，其实转化为求解路径规划问题——广义旅行商问题针对广义旅行商问题这种NP难题，没有很好的可以求解出精确解的方法，比较常用的就是改良圈算法、动态规划和启发式求解算法。
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法
2024/5/18 10:16:27
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defGMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset):'''高斯混合聚类算法:paramiterMax:最大迭代次数:paramgmm:保存gmm模型的数据:return:簇划分结果'''step=0m=len(dataset)flagMat=np.mat(np.zeros((m,1)))#保存每个样本的簇标记lateProbMat=np.mat(np.zeros((m,3)))#保存后验概率whilestep3):k+=1print(k)mark=['or','ob','og','ok','^r','+r','sr','dr','＜r','pr']#画出所有样例点属于同一分类的绘制同样的颜色foriinrange(numSamples):
2024/5/18 3:22:23
183KB
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本文提出了一种三值重力搜索算法（TGSA），以解决图形的平面化问题。
问题（GPP）。
GPP是图论中最重要的任务之一，被证明是一个NP难题。
为了解决这个问题，TGSA使用三值编码方案，并根据众所周知的单行路由表示方法将搜索空间定量建模为三角超立方体。
TGSA中的相互作用由引力定律驱动，它们逐渐向全局最佳位置移动。
每个代理的位置更新规则基于两个指标：一个是速度指标，它是代理当前速度的函数，另一个是基于整个人口中的累积信息的人口指标。
为了验证算法的性能，测试了21个基准实例。
实验结果表明，TGSA可以通过找到最大平面子图并将生成的边同时嵌入到平面中来求解GPP。
与传统算法相比，TGSA的新颖之处在于它可以为GPP找到多个最佳解决方案。
比较结果还表明，在合理的计算时间内，TGSA在解决方案质量方面优于传统的元启发式方法。
问题（GPP）。
GPP是图论中最重要的任务之一，被证明是一个NP难题。
为了解决这个问题，TGSA使用三值编码方案，并根据众所周知的单行路由表示方法将搜索空间定量建模为三角超立方体。
TGSA中的相互作用由引力定律驱动，它们逐渐向全局最佳位置移动。
每个代理的位置更新规则基于两个指标：一个是速度指标，它是代理当前速度的函数，另一个是基于整个人口中的累积信息的人口指标。
为了验证算法的性能，测试了21个基准实例。
实验结果表明，TGSA可以通过找到最大平面子图并将生成的边同时嵌入到平面中来求解GPP。
与传统算法相比，TGSA的新颖之处在于它可以为GPP找到多个最佳解决方案。
比较结果还表明，在合理的计算时间内，TGSA在解决方案质量方面优于传统的元启发式方法。
2024/2/27 0:35:27
402KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB