用于快速块活动估计的多方向钻石搜索算法.pdf

禁忌搜索代码matlab智能优化算法本仓库展现了一些经典的智能优化方法的Matlab实现（更新中）文件名内容TabuSearch.m禁忌搜索算法Fun.m适配值计算函数代码来源于网络，本人进行了整理和修改，删去了冗余代码欢迎交流与联系，邮箱：

小区搜索的目的是要保证UE获得系统的时间同步和频率同步,从而能读取系统信息和进行后续的数据传输。
本文介绍TDD-LTE小区搜索的算法和步骤,在一定功能的前提保证下完成小区搜索,使得UE解析出小区的ID,这个小区ID对应LTE系统中504种小区的标识。
其算法主要分为三步:主同步信号(PSS)同步、辅同步信号(SSS)同步和频偏估计(FOE)。
最后仿真了各个步骤的功能。

由c++实现，包含dfs，bfs，A*算法，非常的好看，来自我的数据结构课设的一道题。

该代码是DFS算法的完成，讲解部分可以查看我的博客

数据结构算法与应用-C++语言描述目录译者序前言第一部分预备知识第1章C++程序设计11.1引言11.2函数与参数21.2.1传值参数21.2.2模板函数31.2.3引用参数31.2.4常量引用参数41.2.5返回值41.2.6递归函数51.3动态存储分配91.3.1操作符new91.3.2一维数组91.3.3异常处理101.3.4操作符delete101.3.5二维数组101.4类131.4.1类Currency131.4.2使用不同的描述方法181.4.3操作符重载201.4.4引发异常221.4.5友元和保护类成员231.4.6增加#ifndef,#define和#endif语句241.5测试与调试241.5.1什么是测试241.5.2设计测试数据261.5.3调试281.6参考及推荐读物29第2章程序功能302.1引言302.2空间复杂性312.2.1空间复杂性的组成312.2.2举例352.3时间复杂性372.3.1时间复杂性的组成372.3.2操作计数372.3.3执行步数442.4渐进符号（O、健?、o）552.4.1大写O符号562.4.2椒?582.4.3符号592.4.4小写o符号602.4.5特性602.4.6复杂性分析举例612.5实际复杂性662.6功能测量682.6.1选择实例的大小692.6.2设计测试数据692.6.3进行实验692.7参考及推荐读物74第二部分数据结构第3章数据描述753.1引言753.2线性表763.3公式化描述773.3.1基本概念773.3.2异常类NoMem793.3.3操作793.3.4评价833.4链表描述863.4.1类ChainNode和Chain863.4.2操作883.4.3扩充类Chain913.4.4链表遍历器类923.4.5循环链表933.4.6与公式化描述方法的比较943.4.7双向链表953.4.8小结963.5间接寻址993.5.1基本概念993.5.2操作1003.6模拟指针1023.6.1SimSpace的操作1033.6.2采用模拟指针的链表1063.7描述方法的比较1103.8应用1113.8.1箱子排序1113.8.2基数排序1163.8.3等价类1173.8.4凸包1223.9参考及推荐读物127第4章数组和矩阵1284.1数组1284.1.1抽象数据类型1284.1.2C++数组1294.1.3行主映射和列主映射1294.1.4类Array1D1314.1.5类Array2D1334.2矩阵1374.2.1定义和操作1374.2.2类Matrix1384.3特殊矩阵1414.3.1定义和应用1414.3.2对角矩阵1434.3.3三对角矩阵1444.3.4三角矩阵1454.3.5对称矩阵1464.4稀疏矩阵1494.4.1基本概念1494.4.2数组描述1494.4.3链表描述154第5章堆栈1615.1抽象数据类型1615.2派生类和继承1625.3公式化描述1635.3.1Stack的效率1645.3.2自定义Stack1645.4链表描述1665.5应用1695.5.1括号匹配1695.5.2汉诺塔1705.5.3火车车厢重排1725.5.4开关盒布线1765.5.5离线等价类问题1785.5.6迷宫老鼠1805.6参考及推荐读物188第6章队列1896.1抽象数据类型1896.2公式化描述1906.3链表描述1946.4应用1976.4.1火车车厢重排1976.4.2电路布线2016.4.3识别图元2046.4.4工厂仿真2066.5参考及推荐读物217第7章跳表和散列2187.1字典2187.2线性表描述2197.3跳表描述2227.3.1理想情况2227.3.2插入和删除2237.3.3级的分配2247.3.4类SkipNode2247.3.5类SkipList2257.3.6复杂性2297.4散列表描述2297.4.1理想散列2297.4.2线性开型寻址散列2307.4.3链表散列2347.5应用——文本压缩2387.5.1LZW压缩2397.5.2LZW压缩的实现2397.5.3LZW解压缩2437.5.4LZW解压缩的实现2437.6参考及推荐读物247第8章二叉树和其他树2488.1树2488.2二叉树2518.3二叉树的特性2528.4二叉树描述2538.4.1公式化描述2538.4.2链表描述2548.5二叉树常用操作2568.6二叉树遍历2568.7抽象数据类型BinaryTree2598.8类BinaryTree2608.9抽象数据类型及类的扩充2638.9.1输出2638.9.2删除2648.9.3计算高度2648.9.4统计节点数2658.10应用2658.10.1设置信号放大器2658.10.2在线等价类2688.11参考及推荐读物275第9章优先队列2769.1引言2769.2线性表2779.3堆2789.3.1定义2789.3.2最大堆的插入2799.3.3最大堆的删除2799.3.4最大堆的初始化2809.3.5类MaxHeap2819.4左高树2859.4.1高度与宽度优先的最大及最小左高树2859.4.2最大HBLT的插入2879.4.3最大HBLT的删除2879.4.4合并两棵最大HBLT2879.4.5初始化最大HBLT2899.4.6类MaxHBLT2899.5应用2939.5.1堆排序2939.5.2机器调度2949.5.3霍夫曼编码2979.6参考及推荐读物302第10章竞?30310.1引言30310.2抽象数据类型WinnerTree30610.3类WinnerTree30710.3.1定义30710.3.2类定义30710.3.3构造函数、析构函数及Winner函数30810.3.4初始化赢者树30810.3.5重新组织比赛31010.4输者树31110.5应用31210.5.1用最先匹配法求解箱子装载问题31210.5.2用相邻匹配法求解箱子装载问题316第11章搜索树31911.1二叉搜索树32011.1.1基本概念32011.1.2抽象数据类型BSTree和IndexedBSTree32111.1.3类BSTree32211.1.4搜索32211.1.5插入32311.1.6删除32411.1.7类DBSTree32611.1.8二叉搜索树的高度32711.2AVL树32811.2.1基本概念32811.2.2AVL树的高度32811.2.3AVL树的描述32911.2.4AVL搜索树的搜索32911.2.5AVL搜索树的插入32911.2.6AVL搜索树的删除33211.3红－黑树33411.3.1基本概念33411.3.2红－黑树的描述33611.3.3红－黑树的搜索33611.3.4红－黑树的插入33611.3.5红－黑树的删除33911.3.6实现细节的考虑及复杂性分析34311.4B－树34411.4.1索引顺序访问方法34411.4.2m叉搜索树34511.4.3m序B－树34611.4.4B－树的高度34711.4.5B－树的搜索34811.4.6B－树的插入34811.4.7B－树的删除35011.4.8节点结构35311.5应用35411.5.1直方图35411.5.2用最优匹配法求解箱子装载问题35711.5.3交叉分布35911.6参考及推荐读物363第12章图36512.1基本概念36512.2应用36612.3特性36812.4抽象数据类型Graph和Digraph37012.5无向图和有向图的描述37112.5.1邻接矩阵37112.5.2邻接压缩表37312.5.3邻接链表37412.6网络描述37512.7类定义37612.7.1不同的类37612.7.2邻接矩阵类37712.7.3扩充Chain类38012.7.4类LinkedBase38112.7.5链接类38212.8图的遍历38612.8.1基本概念38612.8.2邻接矩阵的遍历函数38712.8.3邻接链表的遍历函数38812.9语言特性38912.9.1虚函数和多态性38912.9.2纯虚函数和抽象类39112.9.3虚基类39112.9.4抽象类和抽象数据类型39312.10图的搜索算法39412.10.1宽度优先搜索39412.10.2类Network39512.10.3BFS的实现39512.10.4BFS的复杂性分析39612.10.5深度优先搜索39712.11应用39912.11.1寻找路径39912.11.2连通图及其构件40012.11.3生成树402第三部分算法设计方法第13章贪婪算法40513.1最优化问题40513.2算法思想40613.3应用40913.3.1货箱装船40913.3.20/1背包问题41013.3.3拓扑排序41213.3.4二分覆盖41513.3.5单源最短路径42113.3.6最小耗费生成树42413.4参考及推荐读物433第14章分而治之算法43414.1算法思想43414.2应用44014.2.1残缺棋盘44014.2.2归并排序44314.2.3快速排序44714.2.4选择45214.2.5距离最近的点对45414.3解递归方程46214.4复杂性的下限46314.4.1最小最大问题的下限46414.4.2排序算法的下限465第15章动态规划46715.1算法思想46715.2应用46915.2.10/1背包问题46915.2.2图像压缩47115.2.3矩阵乘法链47615.2.4最短路径48015.2.5网络的无交叉子集48315.2.6元件折叠48615.3参考及推荐读物491第16章回溯49216.1算法思想49216.2应用49616.2.1货箱装船49616.2.20/1背包问题50316.2.3最大完备子图50616.2.4旅行商问题50816.2.5电路板排列510第17章分枝定界51617.1算法思想51617.2应用51917.2.1货箱装船51917.2.20/1背包问题52617.2.3最大完备子图52817.2.4旅行商问题52917.2.5电路板排列532

matlab中补充模代码double_binary_search该代码脚本在Matlab中完成了双二进制搜索算法，以驱动光学仿真工具Lumerical来找到模式转换器设备的优化结果。
我们考虑了三个优化参数（传输，回波损耗和耦合）。
我们还添加了这样的功能，即该优化结果对制造误差具有10％的容忍度。

-在原始BES算法的基础上添加了两种改进策略-改进1：将原先固定的控制因子变为自顺应控制因子，从而平衡算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力-改进2：采用折射反向学习机制增加寻找到最优解的概率，提升算法的求解精度和收敛速度-仿真图中包含改进后的IBES算法与原始BES算法的比较-包含23种测试函数

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

Tree-SeedAlgorithm(TSA)是最近提出的一种基于群体的启发式搜索算法，用于处理连续优化问题。
在TSA中，树和种子代表优化问题的可能处理方案。
树木种群称为林分，林分中的树木数量是TSA的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。
TSA中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST和将为每棵树产生的种子数-NS。
详情：http://mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/

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。