基本思路：微分方程求解，**用邻近的像素替换那些坏标记，使其看起来像是邻居**。
假设图像里的一个区域要修复。
算法从这个区域的边界开始，逐步地进入区域，把边界内的所有东西填充上。
它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。
这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。
选择权重是很重要的。
要修复的点周围像素的权重较高。
和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。
当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法($FMM$)移动到最近的像素。
$FMM$保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。
$OpenCV$提供了两种算法。
两者都可以通过相同的函数访问，$cv2.inpaint（）$。
第一种算法基于$AlexandruTelea$于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。
它基于快速行进方法。
考虑图像中要修复的区域。
算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐步填充边界中的所有内容。
它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。
该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。
选择权重是一个重要的问题。
对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位
假设图像里的一个区域要修复。
算法从这个区域的边界开始，逐步地进入区域，把边界内的所有东西填充上。
它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。
这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。
选择权重是很重要的。
要修复的点周围像素的权重较高。
和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。
当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法($FMM$)移动到最近的像素。
$FMM$保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。
$OpenCV$提供了两种算法。
两者都可以通过相同的函数访问，$cv2.inpaint（）$。
第一种算法基于$AlexandruTelea$于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。
它基于快速行进方法。
考虑图像中要修复的区域。
算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐步填充边界中的所有内容。
它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。
该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。
选择权重是一个重要的问题。
对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位
2021/2/6 11:52:54
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matlab实现基于SIMP法的99和169行连续体结构二维和三维拓扑优化程序，采用优化原则法求解。
另附10篇相关研究的硕士博士学位论文板壳结构动力学拓扑优化设计理论方法研究及二次开发_李耀明基于拓扑优化的船舶结构轻量化研究_钦伦洋基于拓扑优化与灵敏度分析的公交车车身骨架轻量化_丁明亮结构拓扑优化理论及在轿车副车架开发中应用研究_朱剑峰结构拓扑优化启发式算法的研究_何林伟结构拓扑优化设计模型应当存在更合理的提法结构拓扑优化设计若干问题的建模_求解及解读_牛飞连续体结构拓扑优化改进的敏度修正方法研究_朱剑峰连续体结构拓扑优化理论与应用研究_左孔天连续体结构拓扑优化敏度修正方法研究_陈垂福
另附10篇相关研究的硕士博士学位论文板壳结构动力学拓扑优化设计理论方法研究及二次开发_李耀明基于拓扑优化的船舶结构轻量化研究_钦伦洋基于拓扑优化与灵敏度分析的公交车车身骨架轻量化_丁明亮结构拓扑优化理论及在轿车副车架开发中应用研究_朱剑峰结构拓扑优化启发式算法的研究_何林伟结构拓扑优化设计模型应当存在更合理的提法结构拓扑优化设计若干问题的建模_求解及解读_牛飞连续体结构拓扑优化改进的敏度修正方法研究_朱剑峰连续体结构拓扑优化理论与应用研究_左孔天连续体结构拓扑优化敏度修正方法研究_陈垂福
2019/1/8 13:12:31
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国科大2015级本科生c语言课程大作业。
在osx平台下使用c语言实现，在windows平台下稍作了一些修改也可使用（输出格式优化）。
采用评分机制，哈希表缓存，启发式搜索＋算杀。
在5秒内可搜索12层以上（层数可自行调理）。
在osx平台下使用c语言实现，在windows平台下稍作了一些修改也可使用（输出格式优化）。
采用评分机制，哈希表缓存，启发式搜索＋算杀。
在5秒内可搜索12层以上（层数可自行调理）。
2016/6/15 19:14:15
11KB
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在MATLAB中利用蚁群算法进行优化PID参数，function[Pid_kp_Opertimizer,Pid_ti_Opertimizer,Pid_td_Opertimizer,Overshoot,Tr,Ts]=OptimizerPID1(m,NC_max,Alpha,Beta,Rho,Q)%%次要符号说明%%NC_max最大迭代次数%%m蚂蚁个数%%Alpha表征信息素重要程度的参数%%Beta表征启发式因子重要程度的参数%%Rho信息素蒸发系数%%Q信息素增加强度系数%%输出分别表示：PID三个最优参数、超调量、上升时间、下降时间在运次程序之前，要先加载OptimizerPID.slx文件，然后再运行OptimizerPID.m文件，这个函数需要相应的参数才能运行，参数的含义在代码已经写出来了。
2022/9/4 8:32:42
43KB
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针对矿井灾祸事故后的人员疏散和实施救援等问题,建立矿井巷道网络模型,给出一种在三维空间中进行搜索的启发式函数设计思路。
根据该思路进行数据结构设计,以改进A*算法,并利用模糊逻辑的数据融合技术得到巷道的综合权值,将综合权值与改进的A*算法相结合,完成对矿井灾祸应急救援最短时间的路径求取,加快了系统运算速度,提高了救援效率。
根据该思路进行数据结构设计,以改进A*算法,并利用模糊逻辑的数据融合技术得到巷道的综合权值,将综合权值与改进的A*算法相结合,完成对矿井灾祸应急救援最短时间的路径求取,加快了系统运算速度,提高了救援效率。
2018/6/10 20:23:58
252KB
1
现代优化算法是80年代初衰亡的启发式算法。
这些算法包括禁忌搜索（tabusearch），模拟退火（simulatedannealing），遗传算法（geneticalgorithms），人工神经网络（neuralnetworks）。
它们主要用于解决大量的实际应用问题。
目前，这些算法在理论和实际应用方面得到了较大的发展。
无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目标－求NP-hard组合优化问题的全局最优解。
这些算法包括禁忌搜索（tabusearch），模拟退火（simulatedannealing），遗传算法（geneticalgorithms），人工神经网络（neuralnetworks）。
它们主要用于解决大量的实际应用问题。
目前，这些算法在理论和实际应用方面得到了较大的发展。
无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目标－求NP-hard组合优化问题的全局最优解。
2021/5/15 8:54:49
283KB
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matlab马科维茨代码QMD算法这是用于商最小度算法（QMD）的健壮Matlab代码。
在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。
最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。
QMD算法的上限严格为O（n2m）。
语境找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。
最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。
在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。
Tinow和Walker在1967年描述了一种对称方式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论方式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。
当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。
输入和输出perm:theoutputpermutatio
在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。
最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。
QMD算法的上限严格为O（n2m）。
语境找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。
最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。
在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。
Tinow和Walker在1967年描述了一种对称方式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论方式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。
当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。
输入和输出perm:theoutputpermutatio
2020/11/14 18:43:03
19KB
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matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
2019/3/16 4:37:57
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综述了VANETs的特点，并总结了最近提出的基于生物启发式算法的VANET路由协议。
重点分析了这些协议的关键特性、优点和缺点。
然后还总结了生物启发式算法在VANETs中面临的挑战和未来的发展趋势。
重点分析了这些协议的关键特性、优点和缺点。
然后还总结了生物启发式算法在VANETs中面临的挑战和未来的发展趋势。
2016/11/5 7:13:26
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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
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