人工智能最大流算法 源碼及設(shè)計文檔，內(nèi)含4個源代碼
標(biāo)簽： 人工智能 算法 源碼 文檔
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：wanqunsheng
用C語言實現(xiàn)的遺傳算法的程序,實現(xiàn)的是y=x+10*sin(5*x)+5*cos(10*x)求最大值.實現(xiàn)環(huán)境為win-tc.
標(biāo)簽： win-tc 10 sin cos
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：lindor
LRU(最近最少使用算法) and MRU(最近最常使用算法)所謂的LRU(Least recently used)算法的基本概念是:當(dāng)內(nèi)存的剩余的可用空間不夠時,緩沖區(qū)盡可能的先保留使用者最常使用的數(shù)據(jù),換句話說就是優(yōu)先清除”較不常使用的數(shù)據(jù)”,并釋放其空間
標(biāo)簽： LRU recently Least used
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：彭玖華
最壞適應(yīng)算法 可變分區(qū)調(diào)度算法有:最先適應(yīng)分配算法,最優(yōu)適應(yīng)分配算法,最壞適應(yīng)算法
標(biāo)簽： 算法 分配算法 分區(qū) 調(diào)度算法
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：561596
TSP雙種群蟻群算法。還包括了“30城市TSP問題數(shù)據(jù)與最優(yōu)解.mat”，“75城市TSP問題數(shù)據(jù).mat”，和“442TSP問題數(shù)據(jù)與算法對比.mat”
標(biāo)簽： TSP mat 蟻群算法 城市
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：PresidentHuang
基于自適應(yīng)免疫進(jìn)化算法的多用戶檢； 本文采用自適應(yīng)免疫進(jìn)化算法來解決多用戶檢測問題. 通過計算機(jī)仿真,無論是抗多址干 擾還是抑制遠(yuǎn)近效應(yīng),此方法都明顯優(yōu)于傳統(tǒng)檢測方法,并且具有與最優(yōu)檢測器接近的誤碼率性能.
標(biāo)簽： 免疫 進(jìn)化算法 多用 多址
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：sardinescn
換乘次數(shù)最少是乘客出行時考慮的首要因素。描述了傳 統(tǒng)的Dijkstra 算法,并分析了Dijkstra 算法不適合公交網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路徑選擇的原因。最后根據(jù)公交乘客可以步行小段 距離再轉(zhuǎn)車的實際情況,提出一種基于換乘次數(shù)最少的公交最短路徑改進(jìn)算
標(biāo)簽： Dijkstra 算法 分 公交網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2014-12-01
上傳用戶：CSUSheep
我自己整理的單片機(jī)4*4鍵盤最簡掃描算法，相當(dāng)精煉。
標(biāo)簽： 單片機(jī) 鍵盤 算法
上傳時間： 2014-03-03
上傳用戶：l254587896
用Kruskal算法實現(xiàn)若干個城市之間的最短路徑.最大城市數(shù)目為7個.
標(biāo)簽： Kruskal 城市 算法 最短路徑
上傳用戶：xcy122677
這是目前網(wǎng)上所能找到的最全面的adaboost的C++算法，但是需要自己訓(xùn)練的數(shù)據(jù)
標(biāo)簽： adaboost 算法
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：水中浮云
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