狼,被誉为“草原上的精灵”,历经千百年的进化和繁衍,表现出令人叹为观止的生物集群智能,学者们也从狼群群体生存智慧中获得启示并应用于各种复杂问题的求解[1-3]。
狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)就是一种模拟狼群分工协作式捕猎行为及其猎物分配方式的群体智能算法,具有较好的计算鲁棒性和全局搜索能力,已成功应用于多个复杂函数寻优问题,尤其对于高维、多峰的复杂函数寻优效果较好[4]。
而实际中,依据解空间的不同,优化问题大体可分为连续空间优化问题和离散空间优化问题,复杂函数寻优问题属于前者。
2025/12/23 4:25:23 1.82MB 狼群算法MA
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在三维几何建模中,计算两点间的测地线距离是一个重要的任务,特别是在计算机图形学、地理信息系统和物理学等领域。
测地线是曲面上两点之间最短的路径,它相当于平面上两点间直线的自然推广。
在地球表面,我们通常所说的“大圆航线”就是地球表面两点之间的测地线。
这个资源提供了计算三维模型上测地线距离的多种实现方法,作者DanilKirsanov显然是在探讨这个问题并提供了解决方案。
以下是根据提供的文件名解析出的可能的算法和概念:1.**GeodesicAlgorithm**:-`geodesic_algorithm_exact.h`:这个文件可能包含了一个精确计算测地线的算法。
"Exact"可能指的是算法考虑了模型的精确几何信息,不进行近似计算。
-`geodesic_algorithm_dijkstra_alternative.h`:Dijkstra算法通常用于寻找图中最短路径,这里的"Alternative"可能表示这是Dijkstra算法的一种变体,专门用于计算三维模型上的测地线。
-`geodesic_algorithm_subdivision.h`:分形细分算法可能被用来细化模型以提高计算精度,或者是在细分的表面上进行测地线的追踪。
2.**MeshDataStructure**:-`geodesic_mesh.h`和`geodesic_mesh_elements.h`:这些文件可能定义了用于存储和操作三维模型的网格数据结构。
网格是由顶点、边和面组成的,这些元素有助于在曲面上定位和计算路径。
3.**API**:-`geodesic_matlab_api.cpp`:提供了与MATLAB交互的接口,这使得用户可以在MATLAB环境中利用这些算法,方便进行数值计算和可视化。
4.**Examples**:-`example1.cpp`和`example0.cpp`:这些是示例代码,用于演示如何使用上述算法。
它们可能包含了如何加载模型,初始化算法,以及如何查询和打印测地线距离的步骤。
5.**HeaderFiles**:-其他头文件如`geodesic_algorithm_exact_elements.h`等,可能包含了算法所需的具体数据结构和辅助函数定义。
通过这些文件,我们可以了解到作者可能实现了一套完整的工具集,用于处理从网格数据读取、测地线计算到结果输出的全过程。
这些工具对进行三维模型分析,尤其是在需要考虑曲面最短路径的问题时,具有很高的实用价值。
例如,在游戏开发中计算角色移动路径,或在虚拟现实应用中计算视角变换的距离等。
理解并运用这些算法,将有助于提升三维空间中的导航和路径规划的精确性。
2025/7/2 13:25:30 45KB 测地线距离 三维模型
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algorithm头文件说明algorithm头文件说明algorithm头文件说明
2025/4/17 12:45:37 347KB algorithm 头文件 说明
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python写的,ipynb文件导出的html格式文件。
简单修改代码,可就求解任意给定区间上任意函数的最大值(修改代码中的区间范围和函数表达式)github链接:https://github.com/helloMickey/homework/blob/master/genetic-algorithm/genetic_programming.ipynb
2025/1/16 14:07:41 328KB python 遗传算法 求最值
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classicAlgorithmclassnotes
2024/12/2 14:06:21 34.86MB Algorithm
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Algorithm-jsprit.zip,JSPRIT是一个基于Java的开源工具,用于解决丰富的车辆路径问题。
,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。
2024/8/19 7:36:12 2.2MB Algorithm
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Algorithm-Practice
2024/6/28 4:37:13 7KB Java
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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 python聚类
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算法设计手册是The.Algorithm.Design.Manual,.2ed),.Skiena,的文字版,很难得,对于一个高级程序员。
架构和设计一个项目的启发和帮助很大。
2023/11/12 14:05:11 3.35MB 算法 、设计、 手册
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QT验证遗传算法解决旅行商问题。
遗传算法在algorithm文件中,其他的一些QT方面的介绍就用了吧。
所用QT版本为QTcreater5.6.1。
名字是snakegame,不用在意,因为我是在贪吃蛇的代码上改的。
2023/9/30 2:52:16 1001KB QT
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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