菲杜奇-数学病超图分割的Fiducci-Mathiasis算法的实现。
标志-iinput_file_name设置输入文件的名称。
您可以检查输入文件的格式。
-ooutput_file_name设置输出文件的名称。
您可以检查输出文件的格式。
-atb带有此标志的节点将添加到容器中列表的开头。
默认情况下，它们被添加到列表的末尾。
-tfe带有此标志的最佳挪动节点将来自列表的末尾。
-egcm如果在左侧和右侧增益容器中的最佳增益相等，则此标志将控制最佳挪动的选择。
默认情况下，将采用更多节点上的节点。
使用此标志，仅计算具有最佳增益的容器的元素数：if(equal_gain_choose_mode){intleft_k_g_size=this.left_gain_container.get(best_gain).

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

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。

matlab终止以下代码分布式遗传算法（DGA）内容概述分布式遗传算法（DGA）是MATLAB脚本，其中包含搜索最佳/次优单极性二进制代码序列（以下称为遗传优化代码（GO-code））所需的所有功能，旨在提供最大可能的编码增益。
在此脚本中，一组输入参数是可调的，其中能量增强因子F_E可以根据给定系统进行修改。
与搜索过程相关的其他参数是固定的（请参阅“输入参数”一节），这归功于DGA的鲁棒性，它们在不同的搜索目标中保持高效。
另外，在演示中，我们提供了一种衰减趋势，以考虑到EDFA增益饱和，从而对代码序列包络进行衰减。
在实际系统中，这种衰减趋势由EDFA的规格确定，可以通过测量编码序列来估计。
系统要求硬体需求DGA只需要一台具有足够内存以支持内存中操作的标准计算机。
为了获得最佳功能，我们建议您使用以下规格的计算机：内存：16+GBCPU：4+核心，2.5+GHz/核心以下运行时来自具有推荐规格的计算机（16GB，4核@2.5GHz）。
软件需求DGA通过仅需要工作版本的MATLAB的MATLAB脚本来实现。
我们建议使用高于MATLABR2015

BP神经网络的仿真，能够拟合各种函数，支持梯度下降法和LM两种训练算法。
所有代码本人编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上

图像拼接在制造全景图的过程中具有重要作用。
对多幅图像进行特定模式投影后，用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量，然后寻找最佳缝合线，实现图像拼接，最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影

java小超市管理系统源码约翰尼·道格拉斯·马兰贡我是Johni，软件工程师、技术爱好者和开源合作者，我喜欢运动、聚会和个人增强聚会。
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4，充值报表、消费报表、交换报表管理层可查看所有会员充值、消费、礼品交换历史记录，了解店里运营情况，及时做出英明营业计划。
本系统还根据不用客户制定基于ReportingServices的各种报表。
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管理员管理记录管理员登录系统次数和上次登录时间本系统开发结构介绍本系统是利用目前最流行的开发架构－－工厂模式三层架构实现，基于VS2005，使用C#语言开发，数据库基于SQLSERVER2005，并使用ReportingServices为客户制定各种不同方式的营业报表。
此外，在会员充值、消费、礼品换取时，系统都将自动给会员发送邮件提醒。
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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。