《图论与网络最优化算法》是计算机科学与工程领域中的一门重要课程,主要研究如何在图结构中寻找最优解。
龚劬教授的这本教材深入浅出地讲解了图论的基本概念、网络最优化算法及其应用。
课后习题和参考答案是学习过程中的重要辅助资料,能够帮助学生巩固理论知识,提升实践能力。
我们要理解什么是图论。
图论是数学的一个分支,研究点(顶点)和点之间的连接(边)组成的结构——图。
在计算机科学中,图常被用来建模各种复杂问题,如网络连接、交通路线、社交关系等。
图的性质包括连通性、树形结构、环、路径、欧拉路径、哈密顿回路等。
网络最优化算法则是图论在实际问题中的应用,比如最小生成树问题(Prim或Kruskal算法)、最短路径问题(Dijkstra或Floyd-Warshall算法)、最大流问题(Ford-Fulkerson或Edmonds-Karp算法)。
这些算法的目标是在满足特定约束条件下找到最优解,如最小化成本、最大化流量等。
课后的习题涵盖了图论的基础概念和网络最优化算法的各个方面。
例如,可能会要求学生构造特定类型的图,分析其性质,或者设计算法解决实际问题。
参考答案提供了正确的解题思路和步骤,有助于学生检查自己的理解和解题技巧。
在"平时作业答案"这个文件中,可能会包含对这些问题的详细解答,包括图的表示方法(邻接矩阵、邻接表等),解题过程中的逻辑推理,以及算法的具体实现。
通过对比参考答案,学生可以发现自己的不足,进一步提高解决问题的能力。
学习《图论与网络最优化算法》不仅可以提升理论素养,还能培养解决实际问题的能力。
在教育和考试场景中,这部分知识是许多计算机专业考试和竞赛的重要部分,如ACM/ICPC编程竞赛、研究生入学考试等。
掌握好这些内容,对于从事计算机网络、数据结构、算法设计等相关工作大有裨益。
《图论与网络最优化算法》不仅是一门理论课程,更是一门实践性强、应用广泛的学科。
通过深入学习和练习,学生能够掌握解决复杂问题的工具,为未来的职业生涯打下坚实基础。
2025/10/21 20:57:57 172.4MB 网络 网络
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大地电磁测深法的粒子群反演算法程序,一维,子群算法粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization),缩写为PSO,是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。
2024/6/29 20:39:39 97KB MT PSO 大地电磁 粒子群
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c#写的三种寻找最优解的算法;
分别是格点法,单峰区间进退法,和黄金分割法,适合初学者学习使用
2024/2/11 1:29:41 82KB c# winform 界面 最优解
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粒子群算法,也称粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization),缩写为PSO,是近年来发展起来的一种新的进化算法。
PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单。
压缩文件内附有英文说明书
2023/12/13 10:34:27 763KB 粒子群算法 最优化 PSO matlab工具箱
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粒子群优化(ParticleSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的质量.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
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个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法python程序代码,将适应度值计算部分更换成自己要优化的内容,稍加调试即可运行。
粒子群优化算法(PSO:Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)。
源于对鸟群捕食的行为研究。
粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。
PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调理。
目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
2017/8/8 9:37:48 3KB python 算法 开发语言 粒子群
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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 钉钉 钉钉打卡