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搜索资源列表

  1. 采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法

  2. 采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法,此论文仅供参考,欢迎大家下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-31
    • 文件大小：96256
    • 提供者：xtmao

  1. 爬山法实现N皇后问题

  2. 本程序使用用爬山法实现N皇后问题的求解，采用c++实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-10-12
    • 文件大小：1024
    • 提供者：konggujushi2010

  1. N皇后问题求解（爬山法）

  2. 用爬山法解决N皇后问题，3000个皇后可以在1s内求得一个解

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-03-20
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：huangguandxf

  1. 八皇后问题-爬山法

  2. 可自定义皇后数量，采用爬山法求解，已经vs编译通过，可运行

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-10-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：taoist0118

  1. 回溯，遗传，爬山法求解N皇后问题算法比较

  2. 回溯，遗传，爬山法求解N皇后问题算法比较

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-07-15
    • 文件大小：269312
    • 提供者：w1196344302

  1. 人工智能-N皇后问题回溯法爬山算法的实现及性能分析.doc

  2. 人工智能中N皇后问题回溯法爬山算法的实现及性能分析。包含源代码和分析数据。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-06-18
    • 文件大小：311296
    • 提供者：yingmeng9913

  1. 人工智能爬山法解决N皇后问题

  2. 人工智能爬山法解决N皇后问题，vs2010编写，效果很好，代码有注释，可轻松理解。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-06-19
    • 文件大小：592896
    • 提供者：yingmeng9913

  1. 利用Java3D1.4制成的动态爬山算法

  2. 1.给定初值x(0)及精度ε，若||▽f(x(0))||2≤ε则x(0)即为近似极小值 2．若||▽f(x(0))||2>ε，用适当步长 按下式计算 3．一般，若||▽f(x(k))||2≤ε，则x(k)为近似极小值，否则用适当步长 确定下一个近似值，直到满足精度为止。 用爬山法求f(x,y)=1/(x2+y2+2)的最大值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-09-29
    • 文件大小：10240
    • 提供者：auroraaii

  1. 八皇后（爬山法）

  2. 爬山法 (Hill- climbing)搜索的算法，它是一个向值增加的方向持续移动的简单循环过程——也就是，登高。是一种最简单的启发式搜索算法, 它将最陡上升方向作为搜索方向, 因此能够以最快的速度爬到山顶。它将会到达一个“峰顶”时终止，相邻状态中没有比它更高的值。这种算法不维护搜索树，因此当前节点的数据结构只需记录当前的状态和它的目标函数值。爬山法不会前瞻与当前状态不直接相邻的那些状态的值，就像健忘的人攀登珠穆朗玛峰一样。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-09
    • 文件大小：371712
    • 提供者：u010890477

  1. 爬山法mppt

  2. 爬山法mppt，资源可用毕设一部分，供参考学习用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-12
    • 文件大小：16384
    • 提供者：u010299642

  1. MATLAB中爬山法的应用

  2. 在Matlab的Simulink仿真环境，使用爬山法模拟MPPT仿真模型。-Matlab Simulink simulation environment, the use of a the climbing method analog MPPT simulation model.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-09
    • 文件大小：13312
    • 提供者：qq_28756079

  1. 采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法

  2. 介绍了一种基于密度和网格的聚类分析算法——蚁群爬山法(ACH)，这种算法能自动获得簇数k的值和任意形状的簇的划分，并具有较好的并行性。通过对网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-26
    • 文件大小：167936
    • 提供者：csbadboy1

  1. 分别用爬山法和 GA 算法求解 n 皇后问题

  2. 分别用爬山法和 GA 算法求解 n 皇后问题。 要求： ⅰ 输入 n，并用运行时间比较几种算法在相同规模的问题时的求解效率。列表给出结果。 ⅱ 比较同一算法在 n 不相同时的运行时间，分析算法的时间复杂性。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_32091413

  1. 组合爬山法与变论域模糊控制的MPPT算法

  2. 光伏发电系统的输出功率随外界环境的改变而变化，若控制光伏列阵始终在最大功率点处工作，将能提高光伏发电效率。在传统单一的MPPT算法中，无法同时满足系统的动态性和稳态性，为此拟提出一种将爬山法与变论域模糊控制组合算法，并通过Simulink仿真分析，分别对比研究了爬山法、模糊控制法、变论域模糊控制以及组合算法跟踪光伏列阵最大功率点的输出特性。仿真结果表明：组合控制算法能快速、稳定地追踪最大功率点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：423936
    • 提供者：weixin_38703295

  1. 采用随机重启爬山法、最小冲突法和遗传算法求解N皇后问题。

  2. 采用随机重启爬山法、最小冲突法和遗传算法求解n皇后问题 可以直接运行，C++编写，效率很快，C++编写，效率很快

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-11-24
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_44676409

  1. 基于网格爬山法的最大似然DOA估计算法

  2. 最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足"预估分布"的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：731136
    • 提供者：weixin_38697274

  1. 爬山法自适应光学波前校正系统

  2. 利用一个19单元变形反射镜、远场能量集中度探测器和高频振动控制系统,它可以校正静态的和缓慢变化的动态波前误差.实验结果表明该系统可以校正大型激光工程的波前误差,改善其远场能量集中度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38548231

  1. 回波瞄准系统中基于爬山法的光束闭环瞄准实验

  2. 瞄准偏差和光束抖动，会导致光束到达靶面能量的损失，是光束瞄准系统中两个最主要的误差。分析了以高斯光束和高斯抖动为基础的光束在照明目标时产生的光回波信号的特性；在此基础上，搭建了实验室平台，实现了基于二维爬山法的光束闭环瞄准，讨论了光束抖动对光束瞄准实时性的影响，分析了不同抖动强度下光束瞄准的精度。实验结果表明：爬山算法无需已知目标和光束分布的任何信息，即可实现光束回波闭环瞄准，且性能优良；但随着光束抖动的增加，其瞄准所需回波信号样本增大，瞄准精度降低。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38723192

  1. 用于数字图像相关位移测量的一种改进爬山算法

  2. 数字图像相关(DIC)方法因其光路简单、适应性好在位移和应变测量中得到广泛应用,在大位移测量中提高DIC匹配速度尤为重要。提出一种改进的爬山算法,修正了传统爬山法易陷入局部极值的缺点,提高了搜索速度,使其适用于大位移测量。用模拟散斑图对改进算法进行实验测试和对比分析,结果表明:这种方法的总体搜索速度与精度优于传统爬山法,当步长改变系数选择恰当时,该算法能以较快的搜索速度得到正确结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38514660

  1. 爬山算法简介和Python实现实例

  2. 一、爬山法简介 爬山法（climbing method）是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。 假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用3个整数类型的参数x1、x2、x3，开始时将这三个参数设值为(2,2,-2)，将x1增加/减少1，得到两个解(1,2,-2), (3, 2,-2)；将x2增加/减少1，得到两个解(2,3, -2)，(2,1, -2)；将x3增加/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38581447
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